arXiv 机器学习· Arash Raftari, Babak Ebrahimi Soorchaei, Yaser P. Fallah·· 8 小时前AI 评分30
用于车辆轨迹预测的上下文感知注意力高斯混合模型 CAA-GMM
Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction
AI 导读
研究者提出用于多模态运动预测的上下文感知注意力高斯混合模型 CAA-GMM。该方法结合场景上下文与智能体动态，利用轻量注意力机制高效融合栅格化环境线索与交互历史。在 nuScenes 与 Argoverse 2 数据集上的测试表明，CAA-GMM 在保持低计算复杂度的同时达到或超越前沿栅格基线精度，且在不完美通信与感知条件下具备强抗干扰能力。
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