7月27日,由广汽研究院人工智能首席科学家陈学文领衔的X Lab团队在国际权威的Argoverse 2运动预测挑战赛中,依靠自主研发的运动轨迹预测框架XPredFormer,斩获运动轨迹预测榜单全球第一,展现广汽自动驾驶技术强大实力。这是继2022年8月广汽自主研发的XTracker方法在nuScenes自动驾驶测试竞赛中夺得纯视觉榜单全球第一后,广汽自动驾驶技术再次取得创新突破。
Argoverse 2运动预测挑战赛排行榜,广汽XPredFormer名列运动轨迹预测榜单全球第一
运动轨迹预测具有重要作用
对交通参与要素运动的精准预测(如:行人的行为预测、车辆的行驶轨迹预测等)是自动驾驶汽车安全运行的重要前提,这也成为决定自动驾驶汽车能否融入交通系统、从而构建智慧交通体系的关键。运动预测精度是自动驾驶系统高阶智能的最直接体现,对行驶的安全性与舒适性起到决定性作用。然而,由于现实路况的复杂性与预测任务固有的不确定性,运动预测一直是自动驾驶的一大难点。
Argoverse 2运动预测挑战赛的权威性
1.参与者涵盖业内知名头部企业
近年来,因运动轨迹预测的重要意义与巨大潜力,越来越多的知名企业如Waymo、华为、阿里巴巴、深动科技等已经开展了相关研究,并参与到Argoverse 2运动预测挑战赛。
2.赛事数据集的权威性国际公认
本赛事采用的Argoverse 2 Motion Forecasting Dataset,是当前国际公认的权威自动驾驶运动预测公开数据集之一,其数据采集自不同城市2000+公里,共计760+小时的真实道路驾驶场景,提供了丰富的几何形状(车道线等)和语义信息(可行驶区域等)共计250000个极具挑战性的复杂场景数据样本。
3.赛事评比指标制定科学
该挑战赛采用多模态轨迹预测与评价模式,要求预测模型根据交通参与者的状态和环境信息,预测出交通参与者最多6条未来6秒运动轨迹及其对应概率,并以brier-minFDE作为模型预测效果的关键指标,该指标综合考量了算法的预测距离误差和概率准确性。
广汽运动轨迹预测领域的技术突破
广汽自主研发的运动轨迹预测框架XPredFormer整体上有三大技术突破:
1.实现了预测精度大幅提升
模仿人类驾驶过程中的观察注意力机制,分别设计了动态、静态、交互态3个独立的Transformer特征提取模块,以实现交通场景的细粒度理解,从而实现预测精度的巨大提升。
2.实现了出色的移植鲁棒性和推理速度
以业务落地需求为出发点,完全自主研发的Transformer轻量级网络,实现了通过单次推理预测场景中全部Agent轨迹的机制,解决了业务上模型推理时间长、落地难的痛点,具有出色的移植鲁棒性和推理速度。
3.具有良好的适配应用条件
具有良好的平台适配与泛化性,可针对不同算力硬件平台进行算法定制化适配,实现预测速度与精度的完美平衡,有效缩短了产品化周期。
广汽XPredFormer框架示意图
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