12、合成车辆轨迹生成与图对比学习框架研究

合成车辆轨迹生成与图对比学习框架研究

1. CondTraj - GAN：合成车辆轨迹生成

在合成车辆轨迹生成领域，传统方法存在诸多不足。为解决这些问题，研究人员提出了CondTraj - GAN模型。

1.1 模型组件消融研究

通过对不同模型组件的消融研究，可以清晰地看到各组件对模型性能的影响。以下是消融研究的结果表格：
| Model | av. TL [km] | av. SE [km] | JSD TL | JSD NL | WD SP | NHM |
| — | — | — | — | — | — | — |
| Vanilla + tr | 11.49 (±0.23) | 1.60 (±0.06) | 0.40 (±1.4e–2) | 0.29 (±2.6e–2) | 1.60e–4 (±2.0e–5) | 3.07 |
| + to | 5.54 (±0.23) | 1.23 (±0.12) | 0.34 (±8.8e–3) | 0.24 (±3.9e–3) | 1.84e–4 (±2.8e–5) | 2.95 |
| + lc | 20.65 (±4.07) | 1.80 (±0.14) | 0.40 (±6.1e–2) | 0.19 (±6.4e–2) | 1.52e–4 (±2.3e–5) | 2.67 |
| + si | 13.13 (±0.77) | 1.63 (±0.09) | 0.40 (±5.6e–3) | 0.21 (±9.3e–3) | 1.56e–4 (±1.2e–5) | 2.77 |
| + tm | –2.84 (±0.07) | –2.24 (±0.03) |