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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
최두섭 (한국전자통신연구원) 민경욱 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제8호
발행연도
2023.8
수록면
597 - 606 (10page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.8.597

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In this paper, we are proposing a vehicle trajectory forecasting network based on static scene context modulation. First, in modeling the distribution over future trajectories efficiently via variational auto-encoder frameworks, we suggest using a transformer-based trajectory encoder that models the interaction between neighboring vehicles. The proposed encoder is trained to remove interaction between irrelevant vehicles, and model key interaction more efficiently. Moreover, to increase the diversity of generated trajectories, we propose using latent variables during the trajectory generation process in modulating static scene context. Then, we can use large-scale, real-world datasets like nuScenes in evaluating performance. Experimental results showed that the proposed model generates plausible and diverse future trajectories with the techniques proposed in this paper. Furthermore, it outperformed the baseline models in terms of prediction accuracy.
#Autonomous driving(자율주행) #Deep learning(딥러닝) #Trajectory forecasting(궤적 예측) #Planning(판단) #Context modulation(컨텍스트 변조)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 네트워크
4. 실험 결과
5. 결론
References

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