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基于深度学习的自动驾驶多模态轨迹预测方法:现状及展望

黄峻田永林戴星原王晓平之行

智能科学与技术学报2023，Vol.5Issue(2)：180-199,20.

智能科学与技术学报2023，Vol.5Issue(2)：180-199,20.DOI:10.11959/j.issn.2096-6652.202317

Deep learning-based multimodal trajectory prediction methods for autonomous driving:state of the art and perspectives

黄峻 ¹田永林 ²戴星原 ³王晓 ⁴平之行⁵

作者信息

1. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190||澳门科技大学,澳门999078||青岛智能产业技术研究院,山东青岛266000
2. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190||北京怀柔平行传感智能研究院,北京101400
3. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室,北京100190||中国科学院自动化研究所北京市智能化技术与系统工程技术研究中心,北京100190
4. 青岛智能产业技术研究院,山东青岛266000||安徽大学人工智能学院,安徽合肥230601||自主无人系统技术教育部工程研究中心,安徽合肥230601||安徽省无人系统与智能技术工程研究中心,安徽合肥230601
5. 北京怀柔平行传感智能研究院,北京101400||中国科学院自动化研究所北京市智能化技术与系统工程技术研究中心,北京100190||北方自动控制技术研究所,山西太原030006
折叠

Transformer/序列网络/图神经网络/生成模型/轨迹预测/多模态

Transformer/sequential network/graph neural network/generative model/trajectory prediction/multimodal

信息技术与安全科学

黄峻,田永林,戴星原,王晓,平之行..基于深度学习的自动驾驶多模态轨迹预测方法:现状及展望[J].智能科学与技术学报,2023,5(2):180-199,20.

国家自然科学基金项目(No.62173329)The National Natural Science Foundation of China(No.62173329) （No.62173329）

OACSCDCSTPCD

ISSN：2096-6652

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