Trajectory prediction is an important task in autonomous driving. State-of-the-art trajectory prediction models often use attention mechanisms to model the interaction between agents. In this paper, we show that the attention information from such models can also be used to measure the importance of each agent with respect to the ego vehicle's future planned trajectory. Our experiment results on the nuPlans dataset show that our method can effectively find and rank surrounding agents by their impact on the ego's plan.


翻译:轨迹预测是自主驱动的一项重要任务。 最先进的轨迹预测模型经常使用关注机制来模拟代理人之间的互动。 在本文中,我们表明,从这些模型获得的注意信息也可以用来衡量每个代理人对于自我载体未来计划轨迹的重要性。 我们的NuPlans数据集实验结果表明,我们的方法可以通过对自我载体计划的影响来有效地发现周围的代理人并对其进行排名。

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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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