VeTraSS：通过图形建模和表示学习实现车辆轨迹相似性搜索

主要观点总结

文章介绍了VeTraSS：一种通过图形建模和表示学习实现车辆轨迹相似性搜索的方法。该方法旨在解决自动驾驶中轨迹分析的问题，使车辆能够在动态环境中安全导航。文章主要介绍了VeTraSS的流程、贡献、性能以及设计特点。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及重要性

自动驾驶中轨迹相似性搜索的重要性，以及现有方法的不足。

关键观点2: VeTraSS方法介绍

VeTraSS将原始轨迹数据建模为多尺度图，并使用基于多层注意力的GNN生成embeddings，用于搜索相似车辆轨迹。

关键观点3: 实验及性能

在Porto和Geolife数据集上进行的实验证明了VeTraSS的有效性，其在准确性方面优于现有方法，并展示了其在现实世界自动驾驶车辆轨迹相似性搜索任务中的潜力。

关键观点4: 主要贡献

文章提出了VeTraSS的端到端流程、具有先进性能的时间效率以及消融研究的全面分析。

关键观点5: 论文图片和表格总结

文章详细描述了VeTraSS的构建过程、实验方法和结果，展示了其应用于自动驾驶领域的潜力。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2404.08021.pdf 摘要 本文介绍了VeTraSS：通过图形建模和表示学习实现车辆轨迹相似性搜索。轨迹相似性搜索在自动驾驶中发挥着至关重要的作用，因为它使车辆能够分析不同轨迹的信息和特性，从而做出明智的决策，并且在动态环境中安全导航。现有的轨迹相似性搜索任务主要利用了序列处理算法或者递归神经网络（RNNs），其不可避免地存在结构复杂和训练成本高的问题。考虑到轨迹之间的复杂联系，使用图神经网络（GNNs）进行数据建模是可行的。然而，大多数方法直接使用现有的数学图结构作为输入，而不是根据某些车辆轨迹数据来构建特定的图。这忽略了这类数据的独特性和动态特性。为了弥补这一研究空缺，本文提出了VeTraSS，这是一种用 ………………………………