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insikt - Bewegungsvorhersage für autonome Fahrzeuge
Bewegungsvorhersage mit Eingaben aus der realen Welt: Sind End-to-End-Ansätze wettbewerbsfähig?
End-to-End-Ansätze für Bewegungsvorhersage werden mit konventionellen Methoden verglichen, um die Leistungsfähigkeit in realen Szenarien zu bewerten.
Großsprachliche Modelle zur kontextbewussten Bewegungsvorhersage
Durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) kann das Verständnis des globalen Verkehrskontexts für Bewegungsvorhersageaufgaben verbessert werden, was die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht.
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