
Unser Modell EqDrive kombiniert äquivariante Merkmalsextraktion und invariante Interaktionsmodellierung, um die Bewegungen von Fahrzeugen in einer mehrmodalen Weise vorherzusagen, was zu genaueren und effizienteren Ergebnissen führt.


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Effiziente äquivariante Bewegungsvorhersage mit Mehrmodularität für autonomes Fahren


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OFMPNet ist ein End-to-End-Neuronales Netzwerk, das die zukünftige Belegung und den Bewegungsfluss in städtischen Umgebungen präzise vorhersagt, um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge zu erhöhen.


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Effiziente Vorhersage von Belegung und Bewegungsfluss in städtischen Umgebungen mit OFMPNet - einem tiefen End-to-End-Modell
