arXiv cs.LG· Arash Raftari, Babak Ebrahimi Soorchaei, Yaser P. Fallah·· 26 天前AI 评分28
用于车辆轨迹预测的上下文感知注意力高斯混合模型 CAA-GMM
Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction
AI 导读
研究人员提出上下文感知注意力高斯混合模型 CAA-GMM，用于实现多模态且具备不确定性感知的车辆运动预测。该方法结合场景上下文与智能体动态，利用轻量级注意力机制融合光栅化环境线索与运动历史。在 nuScenes 和 Argoverse 2 数据集上的评估表明，CAA-GMM 在保持低计算复杂度的同时达到或超越 SOTA 光栅化基线。
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