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Waymo無(wú)人車(chē)是如何進(jìn)行行為預(yù)測(cè)的


通過(guò)這個(gè)過(guò)程,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得了各種向量之間的關(guān)系。例如汽車(chē)進(jìn)入十字路口或行人接近人行橫道時(shí),就會(huì)發(fā)生這些關(guān)系。通過(guò)學(xué)習(xí)道路特征和對(duì)象軌跡之間的這種相互作用,VectorNet 能夠通過(guò)學(xué)習(xí)不同的行為模式來(lái)更好地預(yù)測(cè)其他道路參與者的行為。

為了進(jìn)一步增強(qiáng) VectorNet 的功能,waymo對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了訓(xùn)練,以從模糊線(xiàn)索中學(xué)習(xí),以推斷出車(chē)輛周?chē)酉聛?lái)會(huì)發(fā)生什么,從而做出更好的行為預(yù)測(cè)。例如,重要的場(chǎng)景信息通常在行駛時(shí)會(huì)被遮擋,例如樹(shù)葉遮住停車(chē)標(biāo)志。當(dāng)人類(lèi)駕駛員遇到這種情況時(shí),即使他們看不見(jiàn),他們也可以借鑒過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)推斷發(fā)生某事的可能性。通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)掩蓋地圖特征(例如在四通路口的停車(chē)標(biāo)志并要求網(wǎng)絡(luò)完成),VectorNet可以進(jìn)一步提高Waymo Driver對(duì)周?chē)澜绲牧私,并為意外做好?zhǔn)備。

驗(yàn)證VectorNet的性能

將VectorNet與ResNet進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)VectorNet的計(jì)算和位移誤差有所改善。與最先進(jìn)且使用最廣泛的ConvNets之一ResNet-18相比,VectorNet的性能提高了18%,而每個(gè)場(chǎng)景只有50個(gè)代理時(shí),僅使用29%的參數(shù),而且僅消耗20%的計(jì)算量。

VectorNet使waymo能夠更好地適應(yīng)這些新領(lǐng)域,更有效地學(xué)習(xí),并幫助實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛。

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