據外媒報道，優步高級技術小組（ATG）研究人員提出了一種AI技術，以改善自動駕駛車輛交通運動預測，并適用于優步正在開發的無人駕駛技術。據了解，優步的無人駕駛技術必需確保能夠探測、追蹤和預測周圍車輛的軌跡，從而保證自動駕駛汽車在公共道路上安全行駛。
（圖片來源：優步官網）
眾所周知，如果不能預測道路上其他駕駛員可能做出的決定，車輛就無法實現全自動駕駛。兩年前，優步的一輛自動駕駛原型車在亞利桑那州坦佩撞死了一名行人，部分原因是該車沒能發現并避開行人。ATG的研究使用生成式對抗網絡（GAN）來預測汽車軌跡，據稱可將預測精度提高一個數量級。
研究人員使用的生成式對抗網絡稱為SC-GAN （scene-compliant GAN），可根據現有場景中的限制條件創建軌跡，并獲取場景（包括公路、人行道位置、車道方向、交通燈和標識）的高清地圖，以及車載激光雷達、雷達和攝像頭傳感器的探測和追蹤系統。GAN會輸出附近車輛的參考框架，車輛原點位于中心，x軸和y軸分別由車輛的行駛方向和左側定義。
對于未來軌跡由GAN預測的車輛而言，其潛在的情境信息和地圖限制條件融合成一個RGB圖像，可以用稱為矩陣的數學對象來表示。矩陣是排列成行和列的數字矩形陣列，通常以AI模型可以操作的格式表示概念。這些圖像捕捉了車輛后方10米和兩側30米范圍內的場景。
在實驗中，研究小組在谷歌TensorFlow機器學習框架中部署了該AI系統和一些基線，并獲得了大規模的、真實世界的數據集（ATG4D），包括在各種交通狀況下行駛240小時的數據。每輛車每0.1秒創建單個數據點，包括當前和過去0.4秒的所觀測到的速度、加速度、行駛方向，以及780萬個數據點的轉向變化率，這些數據點與周圍環境高清地圖信息一起被分解為模型訓練、測試和評估集。
研究人員稱，與基線相比，SC-GAN減少了50%的沖出道路誤報，這是一種度量方法，用于測量車輛可行駛區域之外的預測軌跡點的百分比。此外，SC-GAN在運動預測方面超過了現有的最先進的GAN架構，顯著地減少了平均和最終預測錯誤。
研究人員表示，即使是在相當有挑戰性的邊緣情況下，SC-GAN也能成功預測車輛的運動。例如，在一個場景中，一輛汽車在直行車道上駛近十字路口，即使其軌跡稍微向左傾斜，SC-GAN也能準確地預測到它將繼續直行。在另一個場景中，SC-GAN正確地預測到車輛在進入十字路口后會右轉。
該項研究的合著者寫道，“運動預測是自動駕駛技術的關鍵組成部分之一，建模了自動駕駛車輛附近被追蹤的參與者的未來行為和不確定性。大量的定性和定量分析表明，在基于GAN的周圍道路使用者的運動預測方面，該方法優于目前的技術水平，可以生成更準確、更真實的軌跡。”
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