利用 ResNet-50 与 IMU 数据优化自动驾驶车辆的多模态轨迹估算 ！

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ADAS  Laboratory 点击上方 蓝字 关注  智驾实验室           加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 预测自主车辆轨迹仍然是一个关键挑战，尤其是在城市和密集区域，由于其他车辆和行人的不可预测行为。 多模态轨迹预测通过考虑基于多样化环境数据的多条可能未来轨迹，增强了决策制定。 在这种方法中，作者利用ResNet-50从高清地图数据中提取图像特征，并使用IMU传感器数据计算速度、加速度和偏航率。 一个时间概率网络被用于计算潜在轨迹，选择最准确和概率最高的轨迹路径。 这种方法将高清地图数据集成到自主车辆轨迹预测中，以提高预测的健壮性和可靠性。 1 Introduction 自动驾驶车辆（AVs）正在改变作者对交通的看法，承诺使作者的道路更加安全和高效。自动驾驶车辆面临的一个关键挑战是预测自身车辆、其他车辆、行人和 ………………………………