Prévisions de trajectoire dans les véhicules autonomes

Cette séance de cours de l'instructeur aborde le thème de la prévision de trajectoire dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients. La séance de cours se penche sur les défis de la modélisation des séquences et de l'encodage des interactions sociales, présentant la référence TrajNet++ pour l'évaluation des modèles de prévision. Il traite des types de trajectoires, de l'importance de comprendre des scénarios complexes et des différentes catégories d'interactions humaines dans la prévision des piétons. La séance de cours explore également les modules d'interaction basés sur des grilles et non sur des grilles, les mécanismes d'attention et l'utilisation des réseaux de transformateurs dans la prévision des trajectoires.