基於變形金剛遷移學習的交互感知軌跡預測，用於自動駕駛中的安全運動規劃

核心概念

本文提出了一種基於變形金剛遷移學習的交互感知軌跡預測方法，用於解決自動駕駛中人類駕駛車輛軌跡預測問題，並將預測結果的不確定性納入運動規劃，以提高自動駕駛汽車在混合交通環境中的安全性和效率。

摘要

基於變形金剛遷移學習的交互感知軌跡預測，用於自動駕駛中的安全運動規劃

Liang, J., Tan, C., Yan, L., Zhou, J., Yin, G., & Yang, K. (2024). Interaction-Aware Trajectory Prediction for Safe Motion Planning in Autonomous Driving: A Transformer-Transfer Learning Approach. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

本研究旨在開發一種交互感知的軌跡預測方法，用於預測自動駕駛環境中人類駕駛車輛的未來軌跡，並將預測結果的不確定性納入運動規劃，以提高自動駕駛汽車的安全性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Interaction-Aware Trajectory Prediction for Safe Motion Planning in Autonomous Driving: A Transformer-Transfer Learning Approach

by Jinhao Liang... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01475.pdf

深入探究

在多車交互的複雜場景下，如何更有效地建模車輛之間的交互關係以提高軌跡預測的準確性？

在多車交互的複雜場景下，準確預測車輛軌跡極具挑戰性。以下是一些可以更有效建模車輛交互關係以提高軌跡預測準確性的方法：

更深層次的交互建模： 現有的交互感知模型主要關注車輛之間的直接交互，例如使用注意力機制捕捉車輛之間的相對位置和速度關係。未來可以探索更深層次的交互，例如考慮車輛的意圖、駕駛風格、以及與周圍環境（如交通燈號、道路標誌等）的交互。
圖神經網絡 (GNN)： GNN 非常適合處理具有複雜關係的數據，例如交通場景中的車輛交互。可以使用 GNN 來學習車輛之間的動態交互關係，並將其整合到軌跡預測模型中。
多模態數據融合： 除了車輛軌跡數據，還可以融合其他模態的數據，例如車輛圖像、雷達數據、駕駛員視線追蹤數據等。這些數據可以提供更豐富的車輛狀態和交互信息，從而提高預測準確性。
強化學習 (RL)： 可以使用 RL 來訓練一個代理，使其能夠在與其他車輛交互的過程中學習最佳的駕駛策略。這種方法可以捕捉到更複雜和動態的交互關係，並生成更真實的軌跡預測。
數據增強： 由於真實世界中收集大量多車交互數據的成本很高，可以使用數據增強技術來擴充現有數據集。例如，可以通過模擬不同的交通場景、車輛類型和駕駛行為來生成新的數據。
總之，提高多車交互場景下軌跡預測準確性的關鍵在於更全面、更深層次地建模車輛之間的交互關係。這需要結合多種先進技術，並不斷探索新的方法和思路。

如果人類駕駛員的行為出現異常，例如突然加速或變道，該如何調整預測模型以應對這種情況？

人類駕駛員的異常行為的確會對軌跡預測模型造成很大挑戰。以下是一些應對方案：

異常行為檢測： 在模型中加入異常行為檢測模組，例如使用 One-Class SVM 或 Autoencoder 等方法，識別出偏離正常駕駛模式的行為。
多模式預測： 設計模型時，不僅預測單一軌跡，而是生成多條可能的未來軌跡，並賦予每條軌跡不同的置信度。當檢測到異常行為時，模型可以快速切換到置信度較低的軌跡，或重新生成更符合當前情況的預測。
駕駛風格識別： 收集不同駕駛風格的數據，並在模型中加入駕駛風格識別模組。當識別出駕駛員具有較高的攻擊性或不穩定性時，模型可以相應地調整預測策略，例如預留更大的安全距離或預測更急的轉向。
短期預測與長期預測相結合： 對於短期預測，可以側重於快速響應駕駛員的當前操作；對於長期預測，則可以更多地參考歷史數據和道路信息。當檢測到異常行為時，可以增加短期預測的權重，以更快地適應駕駛員的行為變化。
線上學習： 採用線上學習方法，使模型能夠根據最新的駕駛數據不斷更新和調整預測策略。當遇到異常行為時，模型可以快速學習並適應新的駕駛模式。
總之，應對人類駕駛員異常行為需要結合多種策略，包括異常行為檢測、多模式預測、駕駛風格識別、短期預測與長期預測相結合、以及線上學習等。

自動駕駛汽車的普及是否會改變人類駕駛行為，從而影響軌跡預測模型的準確性？

自動駕駛汽車的普及的確有可能改變人類駕駛行為，進而影響軌跡預測模型的準確性。以下是幾種可能的情況：

駕駛行為趨於規範化： 自動駕駛汽車通常會遵循交通規則，並保持穩定的駕駛風格。與自動駕駛汽車長期共存可能會使人類駕駛員的行為也趨於規範化，從而提高軌跡預測模型的準確性。
對自動駕駛汽車的過度依賴： 人類駕駛員可能會對自動駕駛汽車產生過度依賴，導致注意力下降或駕駛技能退化。這可能導致人類駕駛行為更加不可預測，降低軌跡預測模型的準確性。
與自動駕駛汽車的交互模式改變： 人類駕駛員可能會發展出與自動駕駛汽車互動的特定模式，例如更具攻擊性或更禮讓。這些新的交互模式需要在軌跡預測模型中加以考慮。
總體而言，自動駕駛汽車的普及對人類駕駛行為的影響尚不明確，需要持續觀察和研究。軌跡預測模型需要不斷更新和調整，以適應不斷變化的交通環境和駕駛行為模式。以下是一些建議：

持續收集和分析駕駛數據： 監控人類駕駛行為的變化趨勢，特別是在自動駕駛汽車普及率較高的地區。
開發更強健的預測模型： 設計能夠適應不同駕駛風格和交互模式的模型，例如使用遷移學習或元學習等方法。
建立人機交互模型： 研究人類駕駛員與自動駕駛汽車之間的交互模式，並將其整合到軌跡預測模型中。
自動駕駛汽車的發展是一個長期過程，軌跡預測模型需要不斷進化，才能在未來交通系統中發揮更重要的作用。