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基于时空注意力Transformer的自动驾驶运动规划方法
1
作者
袁丁
李源
+2 位作者
孟羽倩
张弘
杨一帆
《电子学报》
2025年第7期2418-2427,共10页
驾驶场景中的静态智能体、动态智能体、道路结构及各元素间的交互通常是复杂且随时空快速变化的.因此,自动驾驶车辆的运动预测是一项十分具有挑战性的任务,其中一个尚未解决的难题就是如何高效表征和融合多模态场景信息,包括路况信息、...
驾驶场景中的静态智能体、动态智能体、道路结构及各元素间的交互通常是复杂且随时空快速变化的.因此,自动驾驶车辆的运动预测是一项十分具有挑战性的任务,其中一个尚未解决的难题就是如何高效表征和融合多模态场景信息,包括路况信息、不同智能体状态及其历史交互信息.现有方法大多依靠独立设计的模块并行处理多个模态的数据,但这种方式会造成系统灵活度较差、调整困难,且独立组件往往会引起较高的计算冗余,系统计算效率较低.此外,由自动驾驶场景的时间信息和空间信息解码获得保障安全驾驶的动作指令本身就是一项十分具有挑战性的任务.本文提出基于时空注意力Transformer的自动驾驶运动规划方法,由分阶段多模态场景编码器和时空融合解码器组成,能够逐过程构建多模态运动场景描述,同时在时空融合下预测自车的未来安全运动.本文在大规模自动驾驶数据集nuScenes上搭建了全新的比较基线,取得了较为领先的结果.
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关键词
自动驾驶运动预测
分阶段多模态编码器
时空融合解
码器
Transformer
全新基线
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职称材料
题名
基于时空注意力Transformer的自动驾驶运动规划方法
1
作者
袁丁
李源
孟羽倩
张弘
杨一帆
机构
北京航空航天大学宇航学院
出处
《电子学报》
2025年第7期2418-2427,共10页
基金
国家自然科学基金(No.62002005,No.61972015)。
文摘
驾驶场景中的静态智能体、动态智能体、道路结构及各元素间的交互通常是复杂且随时空快速变化的.因此,自动驾驶车辆的运动预测是一项十分具有挑战性的任务,其中一个尚未解决的难题就是如何高效表征和融合多模态场景信息,包括路况信息、不同智能体状态及其历史交互信息.现有方法大多依靠独立设计的模块并行处理多个模态的数据,但这种方式会造成系统灵活度较差、调整困难,且独立组件往往会引起较高的计算冗余,系统计算效率较低.此外,由自动驾驶场景的时间信息和空间信息解码获得保障安全驾驶的动作指令本身就是一项十分具有挑战性的任务.本文提出基于时空注意力Transformer的自动驾驶运动规划方法,由分阶段多模态场景编码器和时空融合解码器组成,能够逐过程构建多模态运动场景描述,同时在时空融合下预测自车的未来安全运动.本文在大规模自动驾驶数据集nuScenes上搭建了全新的比较基线,取得了较为领先的结果.
关键词
自动驾驶运动预测
分阶段多模态编码器
时空融合解
码器
Transformer
全新基线
Keywords
autonomous driving motion prediction
phased multimodal encoder
spatiotemporal fusion decoder
transformer
new baseline
分类号
TP183 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空注意力Transformer的自动驾驶运动规划方法
袁丁
李源
孟羽倩
张弘
杨一帆
《电子学报》
2025
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