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English(EN) Trajectory Prediction for Autonomous Driving in Road Construction Zones Using Human-in-the-Loop Driving Data

新的WZDrive预测器增强了在施工区域的自动驾驶能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为WZDrive的新型多模态自我轨迹预测器，以改善道路施工区域的自动驾驶。该预测器利用了一个新颖的数据集WZDrive-Data，其中包含来自33名驾驶员的1,183个驾驶片段，这些数据是使用人机交互驾驶模拟器收集的。该系统结合了驾驶员的控制和注视信号以及车辆轨迹和场景信息，以提高预测精度。与现有的最先进基线相比，WZDrive在minADE (K=6)方面降低了7.18%，在minFDE (K=6)方面降低了13.18%，填补了自动驾驶研究中的一个重要空白。 AI

影响 提高了自动驾驶车辆在复杂道路施工区域的轨迹预测能力，有望提高安全性和效率。

排序理由 关于自动驾驶新模型和数据集的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的WZDrive预测器增强了在施工区域的自动驾驶能力

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Shuo Zhang, Aman Sunesh, Semiha Ergan, Kaan Ozbay ·

    基于人机协同驾驶数据在施工区域的自动驾驶轨迹预测

    arXiv:2610.12747v1 Announce Type: cross Abstract: Ego-trajectory prediction in urban roadway work zones remains an underexplored topic in autonomous-driving research, with limited dedicated data and systematic evaluation. Roadway work zones involve temporary changes in the lane l…

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