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저자정보
최세환 (한양대학교) 윤준용 (한양대학교) 김정호 (한양대학교) 최준원 (한양대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2023 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2023.5
수록면
1,014 - 1,017 (4page)

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In this paper, we propose a two-stage multi-modal future trajectory prediction framework designed to effectively utilize significant inter-agent interaction and local scene context. This two-stage motion prediction architecture, referred to as GL-Pred, consists of two networks: the proposal trajectory network and the refinement trajectory network. The proposal trajectory network produces multi-modal trajectory proposals by leveraging past trajectories and global environmental information. The refinement trajectory network enhances each of the trajectory proposals using group-query attention and localquery attention mechanisms. Group-query attention mechanism further enhances the trajectory proposals by modeling the interagent interaction by grouping the proposal trajectory of the neighboring agents. Local-query attention mechanism is used to aggregate local scene context features collected from around trajectory proposals. Finally, we combine group-query attention and local-query attention features to produce the multi-modal future trajectory. The experiments conducted on the Argoverse dataset demonstrate that the proposed GL-Pred outperforms existing motion prediction methods.
#Autonomous Driving (자율 주행) #Trajectory Prediction (경로 예측) #Deep Learning (딥러닝) #Transformer(트랜스포머) #HD Map(정밀 지도)

목차

Abstract
1. 서론
2. GL-Pred
3. 실험
4. 결론
5. 참조
References

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