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Apollo 5.0 障碍物行为预测技术

作者/分享人:Apollo开发者社区
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障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块,结合高精地图和主车的定位信息,对周边障碍物的未来运动情况进行预测,帮助主车提前作出决策,从而降低交通事故的发生率,在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。

在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中,障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中,分为意图预测和速度预测两个过程。意图预测根据不同的场景,通过深度学习神经网络给出各行为意图的概率。速度预测考虑与主车的交互,运用采样+代价函数选择的方法,给出合理的速度预测。

在这次分享中,我们将讨论 Apollo 5.0 中开放的新技术:

  1. 路口场景预测模型
  2. 语义地图预测模型
  3. 基于交互的预测模型
  4. 行人预测模型

作者简介:许珂诚,百度资深研发工程师,百度 Apollo 平台预测方向技术负责人。复旦大学数学专业本科,美国德克萨斯大学大学奥斯汀分校计算数学硕士,主要方向为机器学习。2017 年 3 月加入百度,参与 Apollo 1.0 至 5.0 的开发工作至今,主要负责障碍物行为预测方向的研发工作。

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