準(zhǔn)確理解環(huán)境(例如車(chē)與車(chē)和車(chē)與車(chē)道之間的相互作用)對(duì)于包括軌跡預(yù)測(cè)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃在內(nèi)的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)是至關(guān)重要的。而環(huán)境信息來(lái)自高清地圖和車(chē)輛的歷史軌跡。

目前,已經(jīng)提出了基于學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)的模型用于完成上述兩個(gè)駕駛?cè)蝿?wù),但存在著環(huán)境理解偏差問(wèn)題。具體而言,由于地圖數(shù)據(jù)和軌跡數(shù)據(jù)的異構(gòu)性,許多基于學(xué)習(xí)的模型以單獨(dú)和順序的方式提取車(chē)與車(chē)和車(chē)與車(chē)道之間的相互作用,從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)和規(guī)劃準(zhǔn)確性降低。至于數(shù)學(xué)模型,環(huán)境信息主要用于表征無(wú)碰撞空間,而相互作用則被很大程度上忽略了。

為此,香港城市大學(xué)張祎凡老師等研究人員提出一種將車(chē)輛軌跡數(shù)據(jù)和高精地圖這兩種異構(gòu)的數(shù)據(jù)融合成一種統(tǒng)一環(huán)境表達(dá)的時(shí)間占用流圖TOFG(Temporal Occupancy Flow Graph)。與TOFG相關(guān)的論文收錄于ICRA 2023上。

自動(dòng)駕駛中將軌跡和高精地圖統(tǒng)一的環(huán)境表達(dá)方式TOFG | 香港城市大學(xué)(東莞)助理教授張祎凡主講預(yù)告

時(shí)間占用流圖TOFG由多個(gè)占據(jù)流圖OFG(Occupancy Flow Graph)組成,每個(gè)OFG包含了某一時(shí)刻的車(chē)輛以及地圖信息。OFG以高精地圖中的車(chē)道圖為基礎(chǔ),融合了地圖中各車(chē)輛的信息。時(shí)序邊(temporal edge)將相鄰兩個(gè)時(shí)刻的OFG的結(jié)點(diǎn)連接起來(lái),于是若干個(gè)OFG通過(guò)時(shí)間上的依賴(lài)關(guān)系,連接成了一個(gè)完整的時(shí)間占用流圖TOFG。

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將 TOFG 與基于圖注意(GAT)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái),提出 TOFG-GAT 來(lái)展示 TOFG 對(duì)基于學(xué)習(xí)的軌跡預(yù)測(cè)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的好處。此外,該團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了一種基于 TOFG 的交互感知采樣策略,以改進(jìn)基于數(shù)學(xué)采樣的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法。

大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TOFG 可以通過(guò)提高基于學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)模型的生成軌跡的質(zhì)量和計(jì)算效率。TOFG-GAT模型在自動(dòng)駕駛軌跡預(yù)測(cè)和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃任務(wù)上可達(dá)到并超過(guò)現(xiàn)有模型的水平。

10月18日晚7點(diǎn),智猩猩邀請(qǐng)到香港城市大學(xué)(東莞)助理教授張祎凡參與「智猩猩自動(dòng)駕駛新青年講座」第39講,主講《自動(dòng)駕駛中將軌跡和高精地圖統(tǒng)一的環(huán)境表達(dá)方式》。

講者

張祎凡
香港城市大學(xué)(東莞)助理教授

張祎凡博士,畢業(yè)于香港城市大學(xué)計(jì)算科學(xué)系,現(xiàn)于香港城市大學(xué)(東莞)擔(dān)任助理教授,研究方向?yàn)闊o(wú)人駕駛、智能交通系統(tǒng)、交通流分析及建模及交通大數(shù)據(jù)分析,已在領(lǐng)域內(nèi)發(fā)表頂級(jí)期刊及會(huì)議論文15篇,其中第一作者論文8篇,擁有4項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利,在多個(gè)頂級(jí)國(guó)際期刊及國(guó)際會(huì)議擔(dān)任審稿人,包括Tranportation Research Part C, IEEE TITS,TRB,IROS等。

第 39 講

主 題?

《自動(dòng)駕駛中將軌跡和高精地圖統(tǒng)一的環(huán)境表達(dá)方式》

?提 綱?

1、自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)與規(guī)劃任務(wù)中的環(huán)境理解偏差問(wèn)題
2、用于統(tǒng)一環(huán)境細(xì)粒度的時(shí)間占用流圖TOFG
3、結(jié)合TOFG與圖注意力網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)規(guī)劃模型TOFG-GAT
4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析總結(jié)

?直 播 信 息?

直播時(shí)間:10月18日19:00

成果

論文標(biāo)題

《TOFG: A Unified and Fine-Grained Environment Representation in Autonomous Driving》

?論文鏈接

https://arxiv.org/abs/2305.20068

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