该技术报告提出了一种有效的自动驾驶运动预测方法。我们开发了一种基于变压器的方法，用于输入编码和轨迹预测。此外，我们提出了时间流动头来增强轨迹编码。最后，使用了有效的K均值集合方法。使用我们的变压器网络和集合方法，我们以1.90的最新Brier-Minfde得分赢得了Argoverse 2 Motion预测挑战的第一名。

在本报告中，我们介绍了2022 Waymo Open DataSet挑战中运动预测轨迹的第一名解决方案。我们为多模式运动预测提出了一个新型的运动变压器框架，该框架引入了一组新型运动查询对，用于通过共同执行意图定位和迭代运动改进来产生更好的多模式未来轨迹。采用了一种简单的模型合奏策略，并采用了非最大抑制作用，以进一步提高最终性能。我们的方法在2022 Waymo打开数据集挑战的运动预测排行榜上取得了第一名，优于其他利润率的其他方法。代码将在https://github.com/sshaoshuai/mtr上找到。

预测公路参与者的未来运动对于自动驾驶至关重要，但由于令人震惊的运动不确定性，因此极具挑战性。最近，大多数运动预测方法求助于基于目标的策略，即预测运动轨迹的终点，作为回归整个轨迹的条件，以便可以减少解决方案的搜索空间。但是，准确的目标坐标很难预测和评估。此外，目的地的点表示限制了丰富的道路环境的利用，从而导致预测不准确。目标区域，即可能的目的地区域，而不是目标坐标，可以通过涉及更多的容忍度和指导来提供更软的限制，以搜索潜在的轨迹。考虑到这一点，我们提出了一个新的基于目标区域的框架，名为“目标区域网络”（GANET）进行运动预测，该框架对目标区域进行了建模，而不是确切的目标坐标作为轨迹预测的先决条件，更加可靠，更准确地执行。具体而言，我们建议一个goicrop（目标的目标区域）操作员有效地提取目标区域中的语义巷特征，并在目标区域和模型演员的未来互动中提取语义巷，这对未来的轨迹估计很大。 Ganet在所有公共文献（直到论文提交）中排名第一个，将其源代码排在第一位。

Predicting the future motion of dynamic agents is of paramount importance to ensure safety or assess risks in motion planning for autonomous robots. In this paper, we propose a two-stage motion prediction method, referred to as R-Pred, that effectively utilizes both the scene and interaction context using a cascade of the initial trajectory proposal network and the trajectory refinement network. The initial trajectory proposal network produces M trajectory proposals corresponding to M modes of a future trajectory distribution. The trajectory refinement network enhances each of M proposals using 1) the tube-query scene attention (TQSA) and 2) the proposal-level interaction attention (PIA). TQSA uses tube-queries to aggregate the local scene context features pooled from proximity around the trajectory proposals of interest. PIA further enhances the trajectory proposals by modeling inter-agent interactions using a group of trajectory proposals selected based on their distances from neighboring agents. Our experiments conducted on the Argoverse and nuScenes datasets demonstrate that the proposed refinement network provides significant performance improvements compared to the single-stage baseline and that R-Pred achieves state-of-the-art performance in some categories of the benchmark.

预测场景中代理的未来位置是自动驾驶中的一个重要问题。近年来，在代表现场及其代理商方面取得了重大进展。代理与场景和彼此之间的相互作用通常由图神经网络建模。但是，图形结构主要是静态的，无法表示高度动态场景中的时间变化。在这项工作中，我们提出了一个时间图表示，以更好地捕获流量场景中的动态。我们用两种类型的内存模块补充表示形式。一个专注于感兴趣的代理，另一个专注于整个场景。这使我们能够学习暂时意识的表示，即使对多个未来进行简单回归，也可以取得良好的结果。当与目标条件预测结合使用时，我们会显示出更好的结果，可以在Argoverse基准中达到最先进的性能。

预测交通参与者的多模式未来行为对于机器人车辆做出安全决策至关重要。现有作品探索以直接根据潜在特征预测未来的轨迹，或利用密集的目标候选者来识别代理商的目的地，在这种情况下，由于所有运动模式均来自相同的功能，而后者的策略具有效率问题，因此前者策略的收敛缓慢，因为其性能高度依赖关于候选目标的密度。在本文中，我们提出了运动变压器（MTR）框架，该框架将运动预测模拟为全球意图定位和局部运动改进的联合优化。 MTR不使用目标候选者，而是通过采用一系列可学习的运动查询对来结合空间意图。每个运动查询对负责特定运动模式的轨迹预测和完善，这可以稳定训练过程并促进更好的多模式预测。实验表明，MTR在边际和联合运动预测挑战上都达到了最新的性能，在Waymo Open Motion DataSet排行榜上排名第一。代码将在https://github.com/sshaoshuai/mtr上找到。

Motion prediction is highly relevant to the perception of dynamic objects and static map elements in the scenarios of autonomous driving. In this work, we propose PIP, the first end-to-end Transformer-based framework which jointly and interactively performs online mapping, object detection and motion prediction. PIP leverages map queries, agent queries and mode queries to encode the instance-wise information of map elements, agents and motion intentions, respectively. Based on the unified query representation, a differentiable multi-task interaction scheme is proposed to exploit the correlation between perception and prediction. Even without human-annotated HD map or agent's historical tracking trajectory as guidance information, PIP realizes end-to-end multi-agent motion prediction and achieves better performance than tracking-based and HD-map-based methods. PIP provides comprehensive high-level information of the driving scene (vectorized static map and dynamic objects with motion information), and contributes to the downstream planning and control. Code and models will be released for facilitating further research.

自主驾驶的运动预测领域的先前艺术倾向于寻找接近地面真理轨迹的轨迹。但是，这种问题的表述和方法经常导致多样性和偏见轨迹预测的丧失。因此，它们不适合现实世界的自主驾驶，在这种驾驶中，多样化和依赖道路的多模式轨迹预测对安全至关重要。为此，本研究提出了一种新颖的损失函数\ textit {lane损失}，可确保地图自适应多样性并适应几何约束。对带有新型轨迹候选建议模块的两阶段轨迹预测架构，\ textit {轨迹预测注意（TPA）}经过训练，通过车道损失训练，鼓励多个轨迹分布多样，以涵盖可行的方式以图像意识的方式涵盖可行的操作。此外，考虑到现有的轨迹性能指标正在重点是基于地面真理未来轨迹评估准确性，因此还建议定量评估指标来评估预测的多个轨迹的多样性。在Argoverse数据集上进行的实验表明，所提出的方法显着提高了预测轨迹的多样性，而无需牺牲预测准确性。

人类运动预测是了解社会环境，在机器人技术，监视等中直接应用的关键。我们提出了一个简单而有效的行人轨迹预测模型，该模型旨在旨在行人在以环境为条件的城市风格环境中进行预测：地图和环绕剂。我们的模型是一种基于神经的架构，可以以迭代顺序方式运行几层注意力块和变压器，从而捕获环境中的重要特征以改善预测。我们表明，如果不明确引入社交面具，动态模型，社交池层或复杂的图形结构，则可以使用SOTA模型在PAR结果上产生，这使我们的方法易于扩展和配置，取决于可用的数据。我们报告与SOTA模型相似的结果，该模型在具有单峰预测指标和FDE的公开可用和可扩展的数据集上。

我们提出了一个称为Banet的运动预测模型，该模型意味着边界感知网络，它是LaneGCN的变体。我们认为，仅使用车道中心线作为输入不足以获得矢量图节点的嵌入功能。车道中心线只能提供车道的拓扑，而矢量图的其他元素还包含丰富的信息。例如，车道边界可以提供流量规则约束信息，例如是否可以更改车道，这非常重要。因此，我们通过在运动预测模型中编码更多的向量图元素来实现更好的性能。我们报告了2022年AgroverSe2运动预测挑战的结果，并在测试排行榜上排名第二。

本文提出了一个新型的深度学习框架，用于多模式运动预测。该框架由三个部分组成：经常性神经网络，以处理目标代理的运动过程，卷积神经网络处理栅格化环境表示以及一种基于距离的注意机制，以处理不同代理之间的相互作用。我们在大规模的真实驾驶数据集，Waymo Open Motion数据集上验证了所提出的框架，并将其性能与标准测试基准上的其他方法进行比较。定性结果表明，我们的模型给出的预测轨迹是准确，多样的，并且根据道路结构。标准基准测试的定量结果表明，我们的模型在预测准确性和其他评估指标方面优于其他基线方法。拟议的框架是2021 Waymo Open DataSet运动预测挑战的第二名。

现有的自动驾驶管道将感知模块与预测模块分开。这两个模块通过手工挑选的功能（例如代理框和轨迹）作为接口进行通信。由于这种分离，预测模块仅从感知模块接收部分信息。更糟糕的是，感知模块的错误会传播和积累，从而对预测结果产生不利影响。在这项工作中，我们提出了VIP3D，这是一种视觉轨迹预测管道，利用原始视频的丰富信息来预测场景中代理的未来轨迹。VIP3D在整个管道中采用稀疏的代理查询，使其完全可区分和可解释。此外，我们为这项新型的端到端视觉轨迹预测任务提出了评估度量。Nuscenes数据集的广泛实验结果表明，VIP3D在传统管道和以前的端到端模型上的强劲性能。

Accurately predicting interactive road agents' future trajectories and planning a socially compliant and human-like trajectory accordingly are important for autonomous vehicles. In this paper, we propose a planning-centric prediction neural network, which takes surrounding agents' historical states and map context information as input, and outputs the joint multi-modal prediction trajectories for surrounding agents, as well as a sequence of control commands for the ego vehicle by imitation learning. An agent-agent interaction module along the time axis is proposed in our network architecture to better comprehend the relationship among all the other intelligent agents on the road. To incorporate the map's topological information, a Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN) is employed to process the road network topology. Besides, the whole architecture can serve as a backbone for the Differentiable Integrated motion Prediction with Planning (DIPP) method by providing accurate prediction results and initial planning commands. Experiments are conducted on real-world datasets to demonstrate the improvements made by our proposed method in both planning and prediction accuracy compared to the previous state-of-the-art methods.

准确地预测占用和流量对于在复杂的交通情况下为自动驾驶汽车提供更好的安全性和互动至关重要。这项工作提出了Strajnet：一个多模式的SWIN变压框架，用于有效的场景占用和流动预测。我们采用Swin Transformer编码图像和相互作用感知运动表示形式，并提出一个交叉意识模块，以在不同的时间步长跨不同时间步骤将运动意识注入网格单元。然后通过颞膜金字塔解码器来解码流量和占用预测。所提出的方法在Waymo Open数据集基准中显示了竞争性预测准确性和其他评估指标。

自我监督学习（SSL）是一种新兴技术，已成功地用于培训卷积神经网络（CNNS）和图形神经网络（GNNS），以进行更可转移，可转换，可推广和稳健的代表性学习。然而，很少探索其对自动驾驶的运动预测。在这项研究中，我们报告了将自学纳入运动预测的首次系统探索和评估。我们首先建议研究四项新型的自我监督学习任务，以通过理论原理以及对挑战性的大规模argoverse数据集进行运动预测以及定量和定性比较。其次，我们指出，基于辅助SSL的学习设置不仅胜过预测方法，这些方法在性能准确性方面使用变压器，复杂的融合机制和复杂的在线密集目标候选优化算法，而且具有较低的推理时间和建筑复杂性。最后，我们进行了几项实验，以了解为什么SSL改善运动预测。代码在\ url {https://github.com/autovision-cloud/ssl-lanes}上开源。

Modern autonomous driving system is characterized as modular tasks in sequential order, i.e., perception, prediction and planning. As sensors and hardware get improved, there is trending popularity to devise a system that can perform a wide diversity of tasks to fulfill higher-level intelligence. Contemporary approaches resort to either deploying standalone models for individual tasks, or designing a multi-task paradigm with separate heads. These might suffer from accumulative error or negative transfer effect. Instead, we argue that a favorable algorithm framework should be devised and optimized in pursuit of the ultimate goal, i.e. planning of the self-driving-car. Oriented at this goal, we revisit the key components within perception and prediction. We analyze each module and prioritize the tasks hierarchically, such that all these tasks contribute to planning (the goal). To this end, we introduce Unified Autonomous Driving (UniAD), the first comprehensive framework up-to-date that incorporates full-stack driving tasks in one network. It is exquisitely devised to leverage advantages of each module, and provide complementary feature abstractions for agent interaction from a global perspective. Tasks are communicated with unified query design to facilitate each other toward planning. We instantiate UniAD on the challenging nuScenes benchmark. With extensive ablations, the effectiveness of using such a philosophy is proven to surpass previous state-of-the-arts by a large margin in all aspects. The full suite of codebase and models would be available to facilitate future research in the community.

预测附近代理商的合理的未来轨迹是自治车辆安全的核心挑战，主要取决于两个外部线索：动态邻居代理和静态场景上下文。最近的方法在分别表征两个线索方面取得了很大进展。然而，它们忽略了两个线索之间的相关性，并且大多数很难实现地图自适应预测。在本文中，我们使用Lane作为场景数据，并提出一个分阶段网络，即共同学习代理和车道信息，用于多模式轨迹预测（JAL-MTP）。 JAL-MTP使用社交到LANE（S2L）模块来共同代表静态道和相邻代理的动态运动作为实例级车道，一种用于利用实例级车道来预测的反复出的车道注意力（RLA）机制来预测Map-Adaptive Future Trajections和两个选择器，可识别典型和合理的轨迹。在公共协议数据集上进行的实验表明JAL-MTP在定量和定性中显着优于现有模型。

为了安全和合理地参与密集和异质的交通，自动驾驶汽车需要充分分析周围交通代理的运动模式，并准确预测其未来的轨迹。这是具有挑战性的，因为交通代理的轨迹不仅受交通代理本身的影响，而且还受到彼此的空间互动的影响。以前的方法通常依赖于长期短期存储网络（LSTMS）的顺序逐步处理，并仅提取单型交通代理之间的空间邻居之间的相互作用。我们提出了时空变压器网络（S2TNET），该网络通过时空变压器对时空相互作用进行建模，并通过时间变压器处理颞序序列。我们将其他类别，形状和标题信息输入到我们的网络中，以处理交通代理的异质性。在Apolloscape轨迹数据集上，所提出的方法在平均值和最终位移误差的加权总和上优于Apolloscape轨迹数据集的最先进方法。我们的代码可在https://github.com/chenghuang66/s2tnet上找到。

We propose a motion forecasting model that exploits a novel structured map representation as well as actor-map interactions. Instead of encoding vectorized maps as raster images, we construct a lane graph from raw map data to explicitly preserve the map structure. To capture the complex topology and long range dependencies of the lane graph, we propose LaneGCN which extends graph convolutions with multiple adjacency matrices and along-lane dilation. To capture the complex interactions between actors and maps, we exploit a fusion network consisting of four types of interactions, actor-to-lane, lane-to-lane, laneto-actor and actor-to-actor. Powered by LaneGCN and actor-map interactions, our model is able to predict accurate and realistic multi-modal trajectories. Our approach significantly outperforms the state-of-the-art on the large scale Argoverse motion forecasting benchmark.

为了安全地在各种复杂的交通情况下进行导航，自动驾驶系统通常配备了运动预测模块，为下游计划模块提供重要信息。对于现实世界应用应用程序，运动预测模型的准确性和延迟都是必不可少的。在本报告中，我们提出了一个有效而有效的解决方案，该解决方案是2022年Argoverse 2运动预测挑战中的第三名。