GenAD: Bagaimana cara menerapkan pemodelan lintasan sebelumnya untuk meningkatkan kinerja berkendara otonom?

Proyek GenAD menggunakan autoencoder variasional untuk memodelkan distribusi niat masa depan. Dibandingkan dengan metode tradisional yang memodelkan beberapa lintasan secara terpisah, menggunakan distribusi untuk merepresentasikan lintasan masa depan lebih masuk akal dan efisien. Distribusi dalam ruang laten diwakili oleh Z, dan dengan pengambilan sampel di ruang ini, lintasan tertentu dapat diperoleh. Untuk mempelajari distribusi Z ini, proyek ini mengambil lintasan kebenaran dasar sebagai masukan dan memetakannya ke ruang laten melalui encoder.