כתבה
arXiv cs.LG ·
ניבוי מסלול רכב עם מודל Gaussian Mixture
Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction
מודל Context-Aware Attention-based Gaussian Mixture (CAA-GMM) לניבוי מסלול רכב. המודל משלב תשומות סביבתיות והיסטוריית תנועה. הוא הוכח כיעיל בניבוי מסלולים בסצנות תנועה צפופות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.09174v1 Announce Type: new Abstract: Reliable and interpretable trajectory prediction is critical for cooperative and autonomous driving in complex and uncertain environments. This paper introduces a Context-Aware Attention-based Gaussian Mixture Model (CAA-GMM) for multimodal, uncertainty-aware motion forecasting. The proposed approach models future motion as a probabilistic mixture conditioned on both scene context and agent dynamics, capturing diverse behavioral modes with interpretable Gaussian components. A lightweight attention mechanism adaptively encodes inter-agent interactions and contextual salience, enabling efficient fusion of rasterized environment cues and motion history in dense traffic scenes. Comprehensive evaluations on the nuScenes and Argoverse 2 datasets de
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית