19轨迹预测总结

毕业总结与博士课题展望
最新推荐文章于 2025-07-13 13:49:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-13 13:49:20 发布 · 3.2k 阅读 · 1 ·
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博主毕业进行最后总结，之后将投入博士研究课题。时光飞逝，已过去半年多，此篇内容简单提及相关情况后留白。

毕业了，最后总结一次。然后就是博士研究课题了

 

时光匆匆，眨眼半年多了，此篇留白

panda0熊猫
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运动轨迹预测
qq_35635374的博客
04-07 2109
将车辆状态和车道段作为输入，该模型用于提供车辆可能采用每个车道序列的概率，希望模型能够学习新的行为因此应该使用观测数据对模型进行经验性训练，在训练中将真实的车辆行为提供给模型，不仅包括车道段和对象的状态，还包括对象最终选择哪条车道序列。基于车辆的物理学来进行预测的方法, 包括基于车辆动力学模型, 车辆运动学模型. 动力学模型的预测方法可能会非常复杂, 但是对于预测方法来说, 复杂的动力学模型带来的效果提升非常有限. 在大部分情况下, 简单的运动学模型(通常使用自行车模型)即可满足预测需求.
TPAMI 2024 | SMEMO：用于轨迹预测的社会记忆
小白学视觉
07-25 256
在预测未来轨迹等行为时，有效建模人类互动至关重要。每个人的运动都会影响周围人，因为每个人都遵循诸如避免碰撞或群体跟随等非书面的社会规则。在本文中，我们通过算法视角，即将问题视为数据操作任务，来模拟这些随时间不断演变的互动。我们提出了一种基于端到端可训练工作记忆的神经网络，它作为外部存储，可以连续地写入、更新和回忆有关每个代理的信息。我们展示了我们的方法能够学习不同代理运动之间的可解释的因果关系，并且在多个轨迹预测数据集上获得了最先进的结果。给定一个社会环境Sxii0N−1Sxi​i。
车辆轨迹预测方法优缺点汇总.zip
07-29
有关在高速公路上智能车轨迹预测主要方法的优缺点汇总。
物体在空间中的运动轨迹预测
11-06
本文应用Matlab软件采用数据所用的方法对历史数据进行拟合，从而预测下一时刻物体的位置。
轨迹预测の综述
whaosoft143ai的博客
11-07 1461
在数据集多样性上，Waymo Open Dataset 也有很大的提升，该数据集涵盖不同的天气条件，白天、夜晚不同的时间段，市中心、郊区不同地点，行人、自行车等不同道路对象，等等。由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。9)具有挑战性的天气条件:恶劣的天气条件，如大雨、雪、雾或能见度低，会影响传感器的性能，限制用于轨迹预测的关键数据的可用性。whaosoft a
车辆轨迹预测系列 (一)：轨迹预测方法综述解析
a_student_2020的博客
06-21 8134
车辆轨迹预测系列 (一)：轨迹预测方法综述解析
【机器学习】图神经网络(NRI)模型原理和运动轨迹预测代码实现
MUKAMO的博客
06-25 2207
NRI模型利用VAE和GNN从观测数据中学习系统动态和交互图，展现出在无监督学习、图结构建模、多步预测和连续松弛方面的强大能力。未来工作可探索动态图结构学习、应用于更复杂系统、提高模型泛化能力和计算效率，以及与其他模型的结合。NRI作为新兴的图神经网络方法，在理解和预测相互作用系统方面潜力巨大，有望在各领域发挥重要作用。
18、多级别卷积神经网络在轨迹预测中的应用
最新发布
sprite的博客
07-13 24
本文介绍了一种基于多级别卷积神经网络的轨迹预测方法MPNet，通过引入多级子模型协调、跨级融合机制和多监督信息交换，显著提升了轨迹预测的准确性与鲁棒性。文章详细探讨了模型结构、损失函数设计、多级监督学习策略，并通过在ETH、UCY和SDD等多个数据集上的实验验证了MPNet的优越性能。此外，还分析了MPNet在计算机视觉与无人驾驶等领域的应用前景，并展望了未来可能的优化方向和拓展应用。
【机器人导航与轨迹预测】：技术提升移动效率与安全
[【机器人导航与轨迹预测】：技术提升移动效率与安全](https://i2.hdslb.com/bfs/archive/ef19f8f41097e07d624d8f1e8fbff31914546cbe.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 本文综述了机器人导航与轨迹预测的基本理论、...
【对抗样本在轨迹预测中的影响】：8个实验揭示其作用与分析方法
本文全面探讨了对抗样本及其在轨迹预测领域中的应用、影响和防御策略。对抗样本是通过精心设计的输入数据，能在机器学习模型中引发错误预测的攻击手段。本文详细解释了对抗样本的生成原理，并对比不同类型的对抗样本...
卡尔曼滤波算法实现飞行物体运动轨迹预测
09-19
卡尔曼滤波算法实现飞行物体运动轨迹预测
数据拟合方法实现飞行物体运动轨迹预测
08-14
运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。本例代码仅含数据拟合部分代码。 本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。 本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！
深度学习方法预测车辆轨迹
11-13
采用深度学习的方法预测车辆长期运行轨迹，通过prescan采集原始数据，建立车辆轨迹的模型。
运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现
09-19
运动物体的轨迹预测无迹卡尔曼滤波算法实现
【自动驾驶01】轨迹预测方法总结
Tekapo_s的博客
09-14 4781
自动驾驶轨迹预测方法总价
最新轨迹预测综述：从基础定义到各类方法、评测汇总
CV_Autobot的博客
11-06 9924
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【轨迹预测】技术交流群论文作者|claire编辑 | 自动驾驶之心0 写在前面最近很多小伙伴来向我们咨询轨迹预测相关的入门学习基础，今天我们也为大家分享下轨迹预测的定义、输出格式、常用的相关术语，常用的轨迹预测方法论，以及评测方式。所有的内容都为日常笔记输出，建议收藏，有时间随时可以学习...
首篇！多模态轨迹预测最新综述，全面分析领域前沿！
CV_Autobot的博客
03-01 4725
轨迹预测是为自动系统提供安全和智能行为的一项重要任务。多年来已经提出了许多改进空间和时间特征提取的前沿方法。 然而，人类行为天然是多模态和不确定的：给定过去的轨迹和周围环境信息，智能体可以在未来有多个可能的轨迹。
一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾！（基于物理/机器学习/深度学习/强化学习）...
CV_Autobot的博客
11-17 1369
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【轨迹预测】技术交流群后台回复【轨迹预测综述】获取行人、车辆轨迹预测等相关最新论文！摘要为了在动态环境中安全驾驶，自动驾驶车辆应该能够预测附近交通参与者的未来状态，尤其是周围车辆，类似于人类驾驶员的预测驾驶能力。这就是为什么研究人员致力于轨迹预测领域并提出不同的方法。本文旨在对过去二十年中提出的自动驾驶轨迹预测...
室内运动轨迹预测：机器学习实现与Python代码解析
总结来说，该项目是一个应用机器学习技术进行室内运动轨迹预测的完整案例，涉及到数据获取、处理、模型训练和评估等多个环节。对于希望深入学习机器学习和Python编程的学习者来说，这是一个非常好的学习材料。
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