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Mohammad Khoshkdahan
Mohammad Khoshkdahan
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AI 预测驾驶员制动行为，MAE 为 0.49m/s^2
研究人员开发了一种新颖的两阶段框架来预测信号交叉口的驾驶员行为。该系统使用物理约束的决策条件自回归 Transformer 来生成纵向加速度轨迹，实现了 0.49m/s^2 的加速度 MAE 和 0.62m 的距离 MAE。这种方法可以从单个黄灯开始的快照估计驾驶员的停车舒适度，展示了逼真的人类制动模式。数据集和源代码是公开的。
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TriBand-BEV系统实现实时仅激光雷达行人检测
研究人员开发了TriBand-BEV，一种使用仅激光雷达数据的新型实时3D行人检测系统。该系统将3D激光雷达点云编码为具有三个高度频带的轻量级2D鸟瞰图（BEV）张量，有效地将3D检测问题转化为2D问题。TriBand-BEV可以同时检测多种道路使用者，并在KITTI数据集上实现了最先进的性能，即使在遮挡情况下也能展现出鲁棒的检测能力。