GenAD: จะใช้การสร้างแบบจำลองวิถีก่อนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการขับขี่แบบอัตโนมัติได้อย่างไร

โครงการ GenAD ใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันเพื่อจำลองการกระจายของความตั้งใจในอนาคต เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการดั้งเดิมในการสร้างแบบจำลองหลายวิถีแยกจากกัน การใช้การกระจายเพื่อแสดงวิถีในอนาคตมีความสมเหตุสมผลและมีประสิทธิภาพมากกว่า การกระจายตัวในพื้นที่แฝงจะแสดงด้วย Z และโดยการสุ่มตัวอย่างในพื้นที่นี้ จะได้วิถีโคจรเฉพาะ เพื่อเรียนรู้การแจกแจงแบบ Z นี้ โปรเจ็กต์จะใช้วิถีความจริงภาคพื้นดินเป็นข้อมูลเข้าและแมปพวกมันกับพื้นที่แฝงผ่านตัวเข้ารหัส