
TrajectoryNAS ist ein neuartiger Ansatz zur automatisierten Entwicklung hocheffizienter neuronaler Netzwerke für die präzise Vorhersage von Trajektorien in autonomen Fahrzeugen. Durch den Einsatz von Neural Architecture Search (NAS) optimiert TrajectoryNAS die Genauigkeit und Effizienz des Trajektorienvorhersage-Modells, um die Leistung autonomer Fahrsysteme signifikant zu verbessern.


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Automatisierte Suche nach neuronalen Architekturen für präzise Trajektorienvorhersage in autonomen Fahrzeugen


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Die Integration von Prinzipien der menschlichen Wahrnehmung und Verhaltensbeobachtung in autonome Fahrzeuge verbessert die Trajektorienvorhersage.


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Menschliche Beobachtung inspirierte Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren in gemischten Verkehrsumgebungen



PBP verbessert die Trajektorienvorhersage durch pfadbasierte Ansätze und übertrifft herkömmliche zielbasierte Modelle.


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PBP: Pfadbasierte Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren
