Os autores do novo trabalho levantaram a hipótese de que os modelos são melhor treinados usando predição
Os pesquisadores planejam desenvolver uma arquitetura que considere objetivos de curto e longo prazo - esses são os principais componentes ao avaliar as intenções de um pedestre ou de um carro.
Por exemplo, há um carro que está em um cruzamentoquer virar à esquerda. É importante levar em consideração não só a dinâmica do transporte, mas também como a intenção pode mudar dependendo de vários fatores: por vontade própria, outros usuários da estrada ou obstáculos.
Em seguida, o algoritmo primeiro codifica as experiências anteriores nas quais o modelo foi treinado para prever quais podem ser as consequências de longo e curto prazo.
O modelo atribui a todos os objetos circundantespistas são “intenções” que podem mudar ao longo do caminho, “ambiente”, como sinais de trânsito e árvores, que influenciam as intenções dos agentes, e “pistas contextuais”, como condições climáticas e da estrada.
Os pesquisadores avaliaram seu modelo em uma série de testes e descobriram que ele superou outros métodos de previsão de trajetória de última geração em 27%.
Os desenvolvedores acreditam que o modelo pode serusado para melhorar a segurança e desempenho de veículos autônomos. Além disso, outros grupos de pesquisa podem usar o conjunto de dados LOKI para preparar seus próprios modelos para prever os caminhos de pedestres e veículos na estrada.
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