English(EN) Context-aware Attention-based Gaussian Mixture Models for Vehicular Trajectory Prediction

新的高斯混合模型增强了车辆轨迹预测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-08 04:00

研究人员开发了一种新的上下文感知注意力机制高斯混合模型（CAA-GMM），用于在复杂驾驶场景中预测车辆轨迹。该模型采用概率混合方法，以场景上下文和代理动态为条件，以捕捉多样的行为模式。注意力机制能够有效地整合环境线索和运动历史，在nuScenes和Argoverse 2等数据集上实现了具有竞争力的准确性，同时保持了较低的计算成本。CAA-GMM在不完美的通信和感知条件下也表现出韧性，使其成为智能交通系统的可扩展解决方案。 AI

影响该模型通过提供更准确和可解释的轨迹预测，有望提高自动驾驶系统的安全性和效率。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Arash Raftari, Babak Ebrahimi Soorchaei, Yaser P. Fallah · 2026-10-08 04:00

面向车辆轨迹预测的上下文感知注意力机制高斯混合模型

arXiv:2610.09174v1 Announce Type: new Abstract: Reliable and interpretable trajectory prediction is critical for cooperative and autonomous driving in complex and uncertain environments. This paper introduces a Context-Aware Attention-based Gaussian Mixture Model (CAA-GMM) for mu…

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