Waymo無人車是如何進(jìn)行行為預(yù)測(cè)的
本文介紹了waymo行為預(yù)測(cè)算法VectorNet。
在交通場(chǎng)景中,各個(gè)道路使用者(車輛、自行車、行人等)的行為充滿了不確定性,對(duì)于這些行為的預(yù)測(cè)也應(yīng)是概率的而非確定性的。
優(yōu)秀駕駛員的關(guān)鍵素質(zhì)之一是能夠預(yù)見和預(yù)測(cè)道路上其他人可能會(huì)做什么。例如,另一輛車并入我們的車道或我們前面的騎自行車的人左轉(zhuǎn)的可能性是多少?能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其他道路使用者的意圖的能力,可以使無人車做出最安全的決策。
其他道路參與者的行為往往很難預(yù)測(cè),通常需要對(duì)交通場(chǎng)景有一個(gè)整體的了解,包括車道的寬度,四向交叉路口規(guī)則,交通信號(hào)燈和標(biāo)志等。
預(yù)測(cè)模塊往往要承接感知、定位、地圖模塊,通過預(yù)測(cè)算法,可以給出障礙物未來的運(yùn)動(dòng)軌跡,輸出給下游規(guī)劃模塊。
盡管行為預(yù)測(cè)大致思路是相同的,但是不同研究者在算法等方面的考量還是有很大差別的。本文來介紹一下Waymo是如何做的。
Waymo通過高精地圖與傳感器的實(shí)時(shí)信息相結(jié)合,為車輛提供語(yǔ)義環(huán)境。其他道路使用者的行為通常很復(fù)雜,并且很難用一組基于地圖的交通規(guī)則來描述,因?yàn)轳{駛模式在不同位置之間會(huì)有所不同,并且其他道路使用者可能會(huì)違反這些規(guī)則。所以,需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來使系統(tǒng)學(xué)習(xí)新的行為類型來建模并降低這種復(fù)雜性。
而研究駕駛行為預(yù)測(cè),必然涉及道路網(wǎng)絡(luò)建模,即道路的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
將高度詳細(xì)的地圖合并到行為預(yù)測(cè)模型中的最流行方法是通過將地圖渲染為像素并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)場(chǎng)景信息(例如交通標(biāo)志,車道和道路邊界)進(jìn)行編碼。但是,此過程需要大量的計(jì)算和時(shí)間。此外,將地圖作為圖像處理會(huì)給建模長(zhǎng)距離幾何圖形(例如前方合并的車道)帶來挑戰(zhàn),這會(huì)影響預(yù)測(cè)的質(zhì)量。
為了解決這些痛點(diǎn)并更好地預(yù)測(cè)他人的行為以做出更好的決策,Waymo 開發(fā)了一種新的模型VectorNet,與CNN相比,該模型可提供更準(zhǔn)確的行為預(yù)測(cè),同時(shí)使用更少的計(jì)算量。
VectorNet如何啟用Waymo驅(qū)動(dòng)程序
地圖要素和傳感器輸入都可以簡(jiǎn)化為點(diǎn),多邊形或曲線。例如,車道邊界包含多個(gè)建立樣條曲線的控制點(diǎn);人行橫道是由多個(gè)點(diǎn)定義的多邊形;停車標(biāo)志由單點(diǎn)表示。曲線,多邊形和點(diǎn)都可以近似表示為包含多個(gè)控制點(diǎn)的折線。折線進(jìn)一步分成矢量片段。這樣,我們可以將所有道路特征和其他對(duì)象的軌跡表示為此類矢量的集合。借助這種簡(jiǎn)化的視圖,waymo著手設(shè)計(jì)了一種可以有效處理傳感器和地圖輸入的網(wǎng)絡(luò)。
這是一種新穎的層次圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):在第一級(jí)(由折線子圖組成)中,VectorNet 收集每條折線內(nèi)的信息;在第二層(稱為全局交互圖)中,VectorNet 在折線之間交換信息。
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