自动驾驶技术角度分析论文-自动驾驶技术的论文

文章信息一览：

• 1、自动驾驶人群歧视?科学家最新研究:深色皮肤和儿童更危险
• 2、一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人轨迹预测方法
• 3、智行者两篇论文入选顶级国际会议ICRA2023

自动驾驶人群歧视?科学家最新研究:深色皮肤和儿童更危险

1、自动驾驶汽车使用的由AI驱动的行人检测系统，对儿童的检测准确率比成人低了167%，深色皮肤的检测准确率比浅色皮肤低了53%。 而性别在检测准确率上相差不大，仅有1%的差距。 这意味着对于无人驾驶汽车来说，儿童和黑皮肤的行人将会比成年人和浅皮肤的行人更难检测。

2、连体鲨鱼装：第一代鲨鱼装模仿了鲨鱼的皮肤，在泳衣上设计了一些粗糙的齿状突起，以有效地引导水流，并收紧身体，避免皮肤和肌肉的颤动。第二代鲨鱼装又增加了一些新的亮点，加入了一种叫做“弹性皮肤”的材料，可使人在水中受到的阻力减少4%。

3、世纪40年代电子计算机的问世，更是给人类科学技术的宝库增添了可贵的财富，它以可靠和高效的本领处理着人们手头上数以万计的各种信息，使人们从汪洋大海般的数字、信息中解放出来，使用计算机和自动装置可以使人们在繁杂的生产工序面前变得轻松省力，它们准确地调整、控制着生产程序，使产品规格精确。

一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人轨迹预测方法

引言 自动驾驶技术中的行人轨迹预测方法是研究重点，旨在准确预测行人的行动路径，保障自动驾驶车辆的安全性与高效性。在行人轨迹预测领域，基于LSTM的预测方法和图卷积神经网络（GCN）都展现了不俗的潜力。图卷积神经网络（GCN）在深度学习领域中，对图数据进行处理。

不同方法的性能评估包括均方根误差、负对数似然、平均位移误差、最终位移误差和错过率。计算时间和预测范围是方法性能的关键考虑因素，计算时间对于自动驾驶车辆的实时性能至关重要，预测范围则影响轨迹预测的准确度。

多人预测模型利用游戏理论解决交互动力学复杂性与动力学差异性问题，通过Fictitious Play方法实现预测。通过逆最优控制学习模型参数，理解行人行为模式，提供预测依据。基于variational Gaussian mixture model （VGMM） 模型进行轨迹预测，系统框图描绘了预测流程。

轨迹预测定义为机器人预测物体未来状态的任务，包括轨迹、路径和位姿预测。它在机器人、自动驾驶、无人飞行器、运动分析等领域具有广泛用途。轨迹预测根据时间长短分为短期和长期。常见的轨迹表示方法有单一轨迹、参数分布和非参数分布。

轨迹预测的核心是预测物体在给定运动轨迹上的未来状态，通过单一轨迹、参数分布和非参数分布等不同方式表示。预测时间范围有短期和长期之分，短时间预测通常关注0-2秒内，而长期预测则涉及2-20秒或更长时间，具体时间范围根据应用领域而定。

智行者两篇论文入选顶级国际会议ICRA2023

1、智行者团队的两篇论文《Faster-LIO： Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels》和《Anderson Acceleration for on-Manifold Iterated Error State Kalman Filters》成功被顶级国际会议ICRA 2023接收。这两篇论文聚焦自动驾驶领域，分别提出了创新性解决方案。

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