【清华大学】EDRF：基于多模态轨迹预测的增强驾驶风险场及其应用

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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/2410.14996 摘要 本文介绍了EDRF：基于多模态轨迹预测的增强驾驶风险场及其应用。驾驶风险评估对自动驾驶汽车和人类驾驶汽车均至关重要。驾驶风险可以量化为事件（例如碰撞）发生的概率与该事件后果的乘积。然而，由于驾驶员行为或者车辆行为的不确定性，事件发生的概率往往难以预测。传统方法通常采用基于运动学的方法来预测实体的未来轨迹，这往往会生成不切实际的预测结果。本文提出了增强驾驶风险场（EDRF）模型，它将基于深度学习的多模态轨迹预测结果与高斯分布模型相结合，以定量地获取交通实体行为的不确定性。本文还提出了EDRF的应用，它通过定义的概念交互风险（IR）应用于各项任务（交通风险监测、自车风险分析以及 ………………………………