Q
百度的自动驾驶是多少级别的?如果出事了责任怎么划分呢?
A
百度可以做到L4级别的自动驾驶,例如萝卜快跑。Apollo平台也是支持L4级别的自动驾驶。同时百度也在研究L5级别的自动驾驶。
Q
如果环境中出现了状态有突变的他车,这时是不好预测或者没有办法预测的,那么预测模块是如何处理的呢?
A
现在的预测模块无法预测突发的时间。
Q
这里的与他车交互,是否也会同时生成对自车的决策,还是说只是为后面的规划模块服务的?
A
这里的交互,不会直接产生对自车的决策。预测的轨迹会影响后面的规划模块,规划模块在做轨迹规划时会考虑预测的轨迹。
Q
预测的好坏如何检验,有哪些评价指标?
A
预测常用的评价指标有MinADE,MinFDE,Miss Rate。这几个是论文中比较常见的评价指标。
Q
感知中检测到的车道线有送给预测模块?
A
感知中检测的车道线不是给预测模块用的。预测模块的车道信息是来自于高精度地图。
本文介绍了百度Apollo自动驾驶预测模块的原理与应用,包括车辆和行人的行为预测。车辆预测分为意图预测和速度预测,利用LSTM和CNN处理输入特征,结合全局环境信息预测未来轨迹。在交通路口,采用语义地图进行意图预测。行人预测则运用LSTM和注意力机制,考虑行人之间的交互。预测模块还考虑了与主车的交互,通过模型预测未来行为以帮助主车提前决策,确保安全。
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