A method for driving path prediction is provided. The method concatenates (425) past trajectory features and lane centerline features in a channel dimension at an agent's respective location in a top view map to obtain concatenated features thereat. The method obtains (430) convolutional features derived from the top view map, the concatenated features, and a single representation of the training scene the vehicle and agent interactions. The method extracts (435) hypercolumn descriptor vectors which include the convolutional features from the agent' s respective location in the top view map. The method obtains (440) primary and auxiliary trajectory predictions from the hypercolumn descriptor vectors. The method generates(445) a respective score for each of the primary and auxiliary trajectory predictions. The method trains (450) a vehicle trajectory prediction neural network using a reconstruction loss, a regularization loss objective, and an IOC loss objective responsive to the respective score for each of the primary and auxiliary trajectory predictions.

    La présente invention concerne un procédé de prédiction de trajet de conduite. Le procédé concatène (425) des caractéristiques de trajectoire passée et des caractéristiques de ligne médiane de voie de circulation dans une dimension de canal au niveau d'un emplacement respectif d'un agent dans une carte de vue de haut pour obtenir des caractéristiques concaténées au niveau de celle-ci. Le procédé obtient (430) des caractéristiques de convolution dérivées de la carte de vue de haut, des caractéristiques concaténées, et d'une représentation unique de la scène d'apprentissage des interactions de véhicule et d'agent. Le procédé extrait (435) des vecteurs de descripteur d'hypercolonne qui comprennent les caractéristiques de convolution à partir de l'emplacement respectif de l'agent dans la carte de vue de haut. Le procédé obtient (440) des prédictions de trajectoire primaire et auxiliaire à partir des vecteurs de descripteur d'hypercolonne. Le procédé génère (445) un score respectif pour chacune des prédictions de trajectoire primaire et auxiliaire. Le procédé entraîne (450) un réseau neuronal de prédiction de trajectoire de véhicule au moyen d'une perte de reconstruction, d'un objectif de perte de régularisation et d'un objectif de perte d'IOC en réponse au score respectif pour chacune des prédictions de trajectoire primaire et auxiliaire.


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    Title :

    DIVIDE-AND-CONQUER FOR LANE-AWARE DIVERSE TRAJECTORY PREDICTION


    Additional title:

    DIVISER POUR RÉGNER POUR PRÉDICTION DE TRAJECTOIRE DIVERSE PRENANT EN COMPTE LES VOIES DE CIRCULATION


    Contributors:

    Publication date :

    2022-05-19


    Type of media :

    Patent


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English


    Classification :

    IPC:    B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion



    DIVIDE-AND-CONQUER FOR LANE-AWARE DIVERSE TRAJECTORY PREDICTION

    NARAYANAN SRIRAM NOCHUR / MOSLEMI RAMIN / PITTALUGA FRANCESCO et al. | European Patent Office | 2022

    Free access

    Divide-and-conquer for lane-aware diverse trajectory prediction

    NARAYANAN SRIRAM NOCHUR / MOSLEMI RAMIN / PITTALUGA FRANCESCO et al. | European Patent Office | 2025

    Free access


    Divide and Conquer Approach to the ATR System

    Gil-Pita, R. / Jarabo-Amores, P. / Rosa-Zurera, M. et al. | British Library Online Contents | 2005


    Divide and Conquer Strategies and Underlying Lossless Principles

    Szu, H. / Cohen, E. / Wingate, J. et al. | British Library Conference Proceedings | 1993