論文の概要: IntentNet: Learning to Predict Intention from Raw Sensor Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07907v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 00:31:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 01:36:59.344160
- Title: IntentNet: Learning to Predict Intention from Raw Sensor Data
- Title(参考訳): IntentNet: 生センサデータから意図を予測する学習
- Authors: Sergio Casas, Wenjie Luo, Raquel Urtasun
- Abstract要約: 本論文では,LiDARセンサが生成する3次元点群と,環境の動的なマップの両方を利用するワンステージ検出器と予測器を開発した。
当社のマルチタスクモデルは、それぞれの別々のモジュールよりも高い精度を実現し、計算を節約します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 86.74403297781039
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to plan a safe maneuver, self-driving vehicles need to understand
the intent of other traffic participants. We define intent as a combination of
discrete high-level behaviors as well as continuous trajectories describing
future motion. In this paper, we develop a one-stage detector and forecaster
that exploits both 3D point clouds produced by a LiDAR sensor as well as
dynamic maps of the environment. Our multi-task model achieves better accuracy
than the respective separate modules while saving computation, which is
critical to reducing reaction time in self-driving applications.
- Abstract(参考訳): 安全な操縦を計画するために、自動運転車は他の交通参加者の意図を理解する必要がある。
我々は、意図を、将来の動きを記述する連続的な軌跡と同様に、離散的なハイレベルな行動の組み合わせとして定義する。
本論文では,lidarセンサが生成する3次元点雲と,環境の動的地図の両方を利用する1段階の検出器と予測器を開発した。
マルチタスクモデルでは,各モジュールの計算時間を節約しながら,各モジュールの精度が向上する。
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