Context-Aware Timewise VAEs for Real-Time Vehicle Trajectory Prediction车辆轨迹预测

论文原文 https://arxiv.org/pdf/2302.10873

这篇论文提出了一种名为 ContextVAE 的方法，旨在实现高效且准确的 车辆轨迹预测，尤其是在包含异构代理（如行人、骑行者、其他车辆）和复杂环境的交通场景下。：

1. 引言

• ContextVAE 通过结合环境上下文和社交上下文来预测车辆轨迹。传统的轨迹预测方法通常忽略了这些上下文因素或单独处理它们，ContextVAE 则提出了一种统一的框架，能够更精确地捕捉车辆在复杂场景下的行为。
• 该方法特别强调 实时性能，确保模型能够迅速响应变化，从而适用于自动驾驶和智能交通系统等实际应用。

2. 背景与相关工作

• 论文回顾了几种现有的 轨迹预测方法，主要包括基于图像的栅格化地图、图形神经网络（GNNs）和 变分自编码器（VAE） 方法。
• 许多方法试图将 环境上下文（例如道路、车道信息等）与 社交上下文（例如与邻近代理的相互作用）结合起来，但通常是分别处理这两种信息，而 ContextVAE 将两者结合到一个统一的框架中。

3. 方法论

• ContextVAE 的核心架构是基于 时间变分自编码器（Timewise VAE），通过在时间上顺序采样潜在变量来建模轨迹的多模态特性。