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本田推出LOKI數(shù)據(jù)集可訓(xùn)練模型 以預(yù)測行人與車輛的行進軌跡

蓋世汽車 Fairy

蓋世汽車訊 人類的決策過程本身就具有層級,這也意味著為實現(xiàn)短期和長期目標(biāo),會同時涉及到多個層次的推理以及不同的規(guī)劃策略。在過去十年間,越來越多的計算機科學(xué)家一直在研發(fā)能夠復(fù)制人類決策過程的計算工具和技術(shù),讓機器人、自動駕駛汽車或者其他設(shè)備能夠更快、更高效地做出決策,這一點對于自動駕駛汽車等機器人系統(tǒng)而言尤其重要,因為其行為會直接影響到人類的安全。

黑科技,<a class='link'  target='_blank'>本田</a>,本田自動駕駛,預(yù)測路徑

LOKI數(shù)據(jù)集(圖片來源:本田)

據(jù)外媒報道,本田美國研究所(Honda Research Institute U.S.)、本田研發(fā)中心(Honda R&D)以及美國加州大學(xué)伯克利分校(UC Berkeley)最近編制了一個數(shù)據(jù)集LOKI,可用于訓(xùn)練能夠預(yù)測路上行人和車輛行進軌跡的模型。該數(shù)據(jù)集包含從駕駛員角度拍攝到的街道上不同對象(如行人、自行車、汽車等)的圖像,而且圖像已經(jīng)被仔細做好標(biāo)記。

研究人員Chiho Choi表示:“在我們最近的論文中,我們建議明確推理出道路上不同對象的長期目標(biāo)以及短期目標(biāo),以預(yù)測不同駕駛場景下其未來行進軌跡。我們將長期目標(biāo)定義為對象在給定預(yù)測范圍內(nèi)想要到達的最終位置,而意圖指代該對象如何實現(xiàn)其目標(biāo)?!?/p>

Choi及其同事認為,為了高效預(yù)測交通對象的行進軌跡,對于機器學(xué)習(xí)技術(shù)而言,考慮到短期和長期目標(biāo)的復(fù)雜層次結(jié)構(gòu)是非常重要的。基于預(yù)測到的對象行動情況,該模型可以高效地規(guī)劃機器人或車輛的運動。

因此,研究人員著手研發(fā)一個架構(gòu),能夠?qū)⒍唐诤烷L期目標(biāo)作為逐幀意圖預(yù)測的關(guān)鍵組成部分。然后,此類考慮結(jié)果會影響到行跡預(yù)測模塊。

Choi解釋道:“想想車輛位于十字路口,而它想要實現(xiàn)向左轉(zhuǎn)的最終目標(biāo)。當(dāng)推理出道路對象的動作意圖是左轉(zhuǎn)時,不僅要考慮到對象的動態(tài),還要考慮到其意圖如何根據(jù)下列因素而變化:i)對象自己的意愿、ii)社會互動、iii)環(huán)境限制、iv)周圍情境線索?!?/p>

LOKI數(shù)據(jù)集包含數(shù)百張RGB圖像,描繪了交通中不同對象的情況。每一張圖像都有相應(yīng)的激光雷達點云,而且為所有交通中的對象提供了詳細的逐幀標(biāo)簽。

該數(shù)據(jù)集具有三種獨特標(biāo)簽。第一種是意圖標(biāo)簽,表明參與者如何通過一系列動作決定達到既定目標(biāo);第二種是環(huán)境標(biāo)簽,提供影響交通對象意圖的環(huán)境信息(如道路出口/道路入口位置、交通信號燈、交通標(biāo)志、車道信息等);第三種是情境標(biāo)簽,也可能會影響到交通對象的未來行為,如天氣相關(guān)信息、道路狀況、行人的性別和年齡等。

除了編制LOKI數(shù)據(jù)集,Choi及其同事還研發(fā)了一個模型,探索LOK數(shù)據(jù)集考慮的因素如何影響交通對象的未來行為。該模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測不同交通對象在道路上的意圖和行進軌跡,特別是考慮到下列因素的影響i)對象自己的意愿、ii)社會互動、iii)環(huán)境限制、iv)周圍情境信息對其短期行為和決策過程的影響。

研究人員在一系列測試中評估了該模型,并發(fā)現(xiàn)其準(zhǔn)確性比其他先進的軌跡預(yù)測方法高出27%。未來,該模型可用于提升自動駕駛汽車的安全性與性能。此外,其他研究小組也可以采用LOKI數(shù)據(jù)集以訓(xùn)練自己的模型,從而預(yù)測道路上行人和車輛的行進軌跡。

來源:蓋世汽車

作者:Fairy

本文地址:http://www.idc61.net/news/jishu/156120

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