실제 세계 인식 입력을 사용한 모션 예측으로 나아가며: 엔드 투 엔드 방식이 경쟁력이 있습니까?

Conceitos essenciais

실제 세계 인식 입력을 사용한 모션 예측에서 엔드 투 엔드 방식과 전통적 방식의 비교

Resumo

• 자율 주행 차량의 모션 예측의 중요성
• 전통적 방식과 엔드 투 엔드 방식의 비교
• 실제 세계 인식 입력을 사용한 모션 예측의 성능 간격
• 지속적인 실험을 통한 개선 방향 제시
• 모션 예측 모델의 실제 세계 배치에 대한 권장 사항

Estatísticas

전통적 예측 방법은 보통 정확한 지도, 감지 및 추적을 가정한 오프라인 주석을 사용하여 훈련되지 않습니다.
엔드 투 엔드 방식은 인식 및 예측 아키텍처를 합쳐서 훈련하며 이를 통해 오류를 줄일 수 있음을 암시합니다.
실제 세계 입력을 사용한 모션 예측의 성능 간격은 상당히 크며, 이를 해결하기 위한 권장 사항이 제공됩니다.

Citações

"엔드 투 엔드 예측 모델은 현재까지 전통적 방식보다 우수한 성능을 보여주지 않습니다."
"실제 세계 입력을 사용한 모션 예측에서 성능 간격이 크며, 이를 간단한 기술로 해결하기 어렵다는 것을 보여줍니다."

Principais Insights Extraídos De

Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs

by Yiho... às arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.09281.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 자율 주행 차량의 모션 예측을 개선할 수 있을까?

자율 주행 차량의 모션 예측을 개선하기 위해서는 몇 가지 중요한 접근 방식을 고려해야 합니다. 첫째, 현재의 모션 예측 모델은 실제 센서 데이터를 기반으로 훈련되지 않은 경우가 많기 때문에, 실제 센서 입력을 활용한 훈련이 필요합니다. 이를 통해 모델이 실제 환경에서 어떻게 동작하는지 더 잘 이해하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 모션 예측 모델과 인지 모듈 간의 통합을 강화하여 오류 전파를 줄이고 모델의 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 지도 정보 및 과거 궤적 데이터의 품질을 향상시켜 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. 마지막으로, 다양한 센서 및 모델을 종합적으로 활용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모션 예측을 실현할 수 있습니다.