能进外国网站看视频的浏览器,百度链接提交,前端培训出来工资多少,移动应用与开发是干什么的通过生成一条路径来预测一个物体的行为#xff0c;在每一个时间段内#xff0c;为每一辆汽车重新计算预测他们新生成的路径#xff0c;这些预测路径为规划阶段做出决策提供了必要信息
预测路径有实时性的要求#xff0c;预测模块能够学习新的行为。我们可以使用多源的数据…通过生成一条路径来预测一个物体的行为·在每一个时间段内为每一辆汽车重新计算预测他们新生成的路径这些预测路径为规划阶段做出决策提供了必要信息
预测路径有实时性的要求预测模块能够学习新的行为。我们可以使用多源的数据进行训练可以是算法随着时间的推移而提升预测能力
有两种基本的预测类型一种是基于模型的一种是数据驱动的。预测将称为决策的核心因为只要你知道该期待什么就会做出更好的决策
基于模型的方法优点在于直观结合了我们现有的物理知识以及交通法规还有人类行为
基于车道的预测
apollo提供了一种基于车道序列的方法
预测更关心在不同区域的转换而不是某个区域内的具体行为 通过观察一个物体的朝向位置和速度来预测它将会做什么
使用车道序列框架目标是为道路上的物体生成轨迹这是很复杂的。
可以将预测问题简化为选择问题选择车辆最有可能采取的车道顺序可以通过计算每个车道序列的概率进行选择。 我们需要一个模型将车辆状态和车道段输入该模型提供车辆可能采取每个车道序列的概率 递归神经网络RNN
是一种利用时间序列数据特征的一种预测方法
神经网络的中间层将提取特征例如轮胎和窗户。 神经网络从数据中学习的方式叫做后向传播 以上简称MLPMLP从数据序列中提取出高级特征每个MLP单元将序列的一个元素作为输入并预测序列的下一个元素作为输出。为了对元素之间的顺序关系建立模型每个单元之间建立一个额外的连接。意味着每个单元根据原始输入和前一个单元的输出进行预测 apollo使用RNN建立一个模型来预测车辆的目标车道。 轨迹生成
一旦我们预测到物体的车道序列就可以预测物体的轨迹。
先通过设置约束条件来去除大部分候选轨迹
使用初始状态和最终状态来拟合一个多项式模型这种多项式足以进行预测
