본 연구는 자율주행 환경에서의 차량 궤적 예측을 위해 새로운 생성 모델을 제안한다. 이 모델의 핵심은 특성화된 확산 모듈과 시공간 상호작용 네트워크의 결합이다.
특성화된 확산 모듈은 불확실성이 내재된 미래 교통 시나리오를 동적으로 시뮬레이션하여 예측 정확도를 높인다. 이 모듈은 반복적인 불확실성 완화를 통해 복잡한 상황 정보를 통합하여 보다 정교한 차량 움직임 이해를 가능하게 한다.
시공간 상호작용 네트워크는 공간적 및 시간적 차원에서 교통 시나리오가 운전자 행동에 미치는 복잡한 영향을 효과적으로 포착한다. 이 모듈은 공간과 시간 차원을 번갈아 처리하는 독특한 3단계 구조를 통해 정보를 효율적으로 추출하고 처리한다.
실험 결과, 제안 모델은 NGSIM, HighD, MoCAD 데이터셋에서 기존 최신 기법들을 크게 능가하는 성능을 보였다. 특히 MoCAD 데이터셋에서의 우수한 성능은 다양한 주행 시나리오에 대한 적응성과 정확성을 입증한다.
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