文献阅读1——G2LTraj

已于 2024-05-20 17:20:53 修改
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文章标签： 深度学习 python pytorch
于 2024-05-16 16:26:33 首次发布
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G2LTraj是为了解决递归和同步预测方法在轨迹预测中的问题，如累积误差和运动学可行性。它提出了一种即插即用的全局到本地生成器，通过关键步骤覆盖未来全时段，并引入空间和时间约束以确保运动学可行性。通过可选择的粒度策略，G2LTraj能够适用于各种轨迹预测任务，显著提高了性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

专有名词：abstract

  1. 轨迹预测：trajectory prediction

  2. 全局到本地：global to local

  3. 生成：generation

  4. 方法：approach

  5. 交通代理商：traffic agent

  6. 重要意义：substantial importance

  7. 推断：infer

  8. 递归方式：recursively

  9. 同步方式：simultaneously

  10. 约束：constraint

  11. 运动学：kinematically

  12. 不可行的：infeasible

  13. 解决：address

  14. 问题：issue

  15. 提出：propose

  16. 即插即用：a plug-and-play

  17. 统一地：uniformly

  18. 随后：subsequently

  19. 相邻：adjacent

  20. 填充：filled in

  21. 传播：propagate

  22. 此外：moreover

  23. 可行性：feasibility

  24. 空间约束：spatial constraint

  25. 时间约束：temporal constraint

  26. 优质粒度：optimal granularity

  27. 满足：cater

  28. 验证其有效性：demonstrate its effectiveness

专业名词：1 introduction

  1. 众多应用：numerous application

  2. 移动代理：moving agent

  3. 利用轨迹锚点：leverage trajectory anchor

  4. 端点：endpoint

  5. 同时：concurrently

  6. 利用：utilize

  7. 后续步骤：subsequent step

  8. 从头到尾：initial step to final

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