Autorii noii lucrări au emis ipoteza că modelele sunt cel mai bine antrenate folosind predicție
Cercetătorii intenționează să dezvolte o arhitectură care să ia în considerare atât obiectivele pe termen scurt, cât și pe termen lung — acestea sunt componentele principale atunci când evaluează intențiile unui pieton sau ale unei mașini.
De exemplu, există o mașină care se află la o intersecțievrea să facă stânga. Este important să se țină seama nu numai de dinamica transportului, ci și de modul în care intenția se poate schimba în funcție de diferiți factori: datorită propriei dorințe, altor utilizatori ai drumului sau obstacole.
Apoi, algoritmul codifică mai întâi experiențele trecute pe care modelul a fost antrenat pentru a prezice care ar putea fi consecințele pe termen lung și pe termen scurt.
Modelul atribuie tuturor obiectelor din jurindiciile sunt „intenții” care se pot schimba pe parcurs, „mediu” cum ar fi semnele rutiere și copacii care influențează intențiile agenților și „indiciile contextuale”, cum ar fi vremea și condițiile drumului.
Cercetătorii și-au evaluat modelul într-o serie de teste și au descoperit că acesta a depășit alte metode de ultimă generație de predicție a traiectoriei cu 27%.
Dezvoltatorii cred că modelul poate fiutilizate pentru îmbunătățirea siguranței și performanței vehiculelor autonome. În plus, alte grupuri de cercetare pot utiliza setul de date LOKI pentru a-și pregăti propriile modele pentru a prezice căile pietonilor și vehiculelor de pe drum.
A citi Mai departe:
Noul iOS 15: data lansării, designul iPhone și caracteristici. Spunem tot ce se știe
Un material ultra-subțire a fost realizat din grafen alb. Acesta va înlocui serverele
Vedeți o dronă de atac greu care poartă o tonă de arme