使用非參數貝葉斯反向強化學習的軌道預測安全區域估計演示

出展活動

汽車世界2020（2020年1月）

內容

在交叉路口場景中，使用其他車輛的軌道預測來估計安全區域。
在其他車輛/人類軌道預測中，使用反向強化學習進行預測。使用基於非參數貝葉斯的演算法作為元素技術，實現了以下優點。

• 接近人類感官的預測
• 學習數據比常規深度學習或概率模型少
• 可在邊緣設備上處理
• 可以分析輸出推理結果的原因
• 不需要人類給出參數，模型本身

使用的工具

演算法 : ddBNIRL
邊緣設備 : NVIDIA Jetson AGX Xavier

綠色部分 : 其他車輛軌道預測結果