Uber的自动驾驶AI可以预测行人和车辆还有骑自行车的人的轨迹

发布时间:2020-06-05 14:44:31 【来源:

在预印本论文中,Uber研究人员描述了MultiNet,MultiNet是一种系统,该系统可以从自动车辆激光雷达数据中检测并预测障碍物的运动。他们说,与现有模型不同,MultiNet会使用推断检测和预测然后精炼检测和预测以生成潜在轨迹的模型来解释汽车,行人和骑自行车者的行为和运动的不确定性。

预测障碍物的未来状态是一项艰巨的任务,但这是预防道路交通事故的关键。在自动驾驶汽车的背景下,感知系统必须捕捉其他参与者可能采取的一系列轨迹,而不是单个可能的轨迹。例如,接近交叉路口的对面车辆可能会继续在无人驾驶车辆前方直行或转弯;为了确保安全,自动驾驶汽车需要对这些可能性进行推理,并相应地调整其行为。

MultiNet将激光雷达传感器数据和街道的高清晰度地图作为输入,共同学习障碍物的轨迹和轨迹的不确定性。对于车辆(而不是行人或骑自行车的人),它会通过丢弃第一阶段的轨迹预测并在归一化对象和对象的航向之前推断对象的中心并通过算法馈入以做出最终的未来轨迹和不确定性预测,来对这些参数进行细化。

为了测试MultiNet的性能,研究人员在ATG4D上对该系统进行了一天的培训,该数据集包含使用车顶式激光雷达传感器从Uber的自动驾驶汽车在北美各城市收集的5500个场景中获得的传感器读数。他们报告说,就预测准确性而言,MultiNet在所有三种障碍物类型(车辆,行人和骑自行车的人)上均优于几个基准。具体而言,建模不确定性导致改进了9%至13%,并且可以对未来交通运输的固有噪声进行推理。

“ [在一种情况下,一名演员接近交叉路口[设为]右转,其中[基线系统]错误地预测他们将继续直行穿过交叉路口。另一方面,MultiNet预测了非常准确的非常准确的转弯轨迹,同时也允许直行行为。”研究人员指出。“ [另一位]演员向自动驾驶车辆开了无保护的左转弯,IntentNet对此做出了错误的预测。相反,我们看到MultiNet产生了两种可能的模式,包括由于交点形状不寻常而具有很大不确定性的转弯轨迹。”

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