Diyi Liu

RankFormer Transformer 推动多智能体轨迹预测

研究人员推出 RankFormer，这是一种新颖的基于 Transformer 的网络，用于多智能体多模态轨迹预测。该模型通过有效建模车辆之间复杂的交互和意图，而无需依赖特定的图结构或标记的意图样本，从而解决了自动驾驶中的挑战。RankFormer 利用跨模态注意力模块学习有序轨迹和意图，并通过来自邻近车辆的以自身为中心的速度和加速度数据来增强空间编码。