Predicting the future motion of vehicles has been studied using various techniques, including stochastic policies, generative models, and regression. Recent work has shown that classification over a trajectory set, which approximates possible motions, achieves state-of-the-art performance and avoids issues like mode collapse. However, map information and the physical relationships between nearby trajectories is not fully exploited in this formulation. We build on classification-based approaches to motion prediction by adding an auxiliary loss that penalizes off-road predictions. This auxiliary loss can easily be pretrained using only map information (e.g., off-road area), which significantly improves performance on small datasets. We also investigate weighted cross-entropy losses to capture spatial-temporal relationships among trajectories. Our final contribution is a detailed comparison of classification and ordinal regression on two public self-driving datasets.


翻译:利用各种技术,包括随机政策、基因模型和回归法,对车辆未来运动的预测进行了研究;最近的工作表明,对轨迹集进行分类,该轨迹集接近可能的动作,达到最新性能,避免出现模式崩溃等问题;然而,地图信息以及附近轨迹之间的物理关系在这种表述中没有得到充分利用;我们在基于分类的预测方法的基础上,增加了一项辅助性损失,惩罚了非公路预测;这种辅助性损失只能通过地图信息(例如越野地区)来轻易地进行预先训练,而地图信息大大改进了小数据集的性能;我们还调查加权跨热带损失,以捕捉到轨迹之间的时空关系;我们的最后贡献是详细比较两种公共自行驱动数据集的分类和异常回归。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年4月9日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员