새로운 연구의 저자는 모델이 예측을 사용하여 가장 잘 훈련된다는 가설을 세웠습니다.
연구원들은 단기 및 장기 목표를 모두 고려하는 아키텍처를 개발할 계획입니다. 이는 보행자나 자동차의 의도를 평가할 때 주요 구성 요소입니다.
예를 들어 교차로에 자동차가 있습니다.좌회전을 원합니다. 운송의 역학뿐만 아니라 자신의 욕망, 다른 도로 사용자 또는 장애물 등 다양한 요인에 따라 의도가 어떻게 바뀔 수 있는지를 고려하는 것이 중요합니다.
다음으로, 알고리즘은 먼저 장기 및 단기 결과가 무엇인지 예측하기 위해 모델을 학습한 과거 경험을 인코딩합니다.
Всем окружающим объектам модель присваивает метки — это «намерения», которые могут меняться по ходу движения, «окружающая среда», например, дорожные знаки и деревья, влияющие на намерения агентов, а также «контекстуальные метки», такие как погода и дорожные условия.
Исследователи оценили свою модель в серии тестов и обнаружили, что она превосходит другие современные методы прогнозирования траекторий на 27%.
개발자는 모델이자율주행차의 안전성과 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 또한 다른 연구 그룹은 LOKI 데이터 세트를 사용하여 도로에서 보행자와 차량의 경로를 예측하는 자체 모델을 준비할 수 있습니다.
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