Argo AI使用关联速度( Constant Velocity),最小近邻(NN)和LSTM来做预测。给定车辆轨迹的过去输入坐标Vi ,其中对于时间步长t的X,预测时间步长T的未来坐标 Y。对于汽车,5 s足以捕获轨迹的显著部分,例如。过十字路口。Argo将运动预测任务定义为观察20个过去的帧(2 s),然后预测未来的30个帧(3 s)。每个预测任务可以按相同顺序利用其他对象的轨迹来捕获交通环境并为空间环境映射信息。
图片来源:Argo AI
Argo使用最小平均距离误差Average Displacement Error (minADE)、最小最终距离误差 minimum Final Displacement Error (minFDE)可行驶区域服从度、DAC (Drivable Area Compliance)、Miss Rate (MR,阈值为1米) 来评估预测效果。