Решение задач в области автономного вождения и трейдинга связано с анализом динамических условий и безопасным маневрированием. Автономные транспортные средства должны понимать окружающую обстановку и строить прогнозы. Прогнозирование маневров сложно, так как цели участников неизвестны.
Взаимодействие агентов и правила дорожного движения усложняют задачу понимания поведения на дороге. Современные исследования используют векторизованный подход для компактного представления сцен. Однако, при быстром изменении трафика, эти методы могут быть неустойчивы.
Нормализация сцен относительно целевого агента требует значительных вычислительных ресурсов. Чтобы улучшить прогнозирование, авторы предлагают иерархический подход с использованием Transformer и симметрий задачи.
Читать далее...
Взаимодействие агентов и правила дорожного движения усложняют задачу понимания поведения на дороге. Современные исследования используют векторизованный подход для компактного представления сцен. Однако, при быстром изменении трафика, эти методы могут быть неустойчивы.
Нормализация сцен относительно целевого агента требует значительных вычислительных ресурсов. Чтобы улучшить прогнозирование, авторы предлагают иерархический подход с использованием Transformer и симметрий задачи.
Читать далее...