GenAD: ein innovativer Ansatz zur autonomen Fahrwahrnehmung

Während der Wahrnehmungsphase nutzt das GenAD-Projekt die Standardverarbeitung aus der Vogelperspektive, um agentenzentrierte Szenenmarkierungen zu extrahieren, die Kartenmerkmale beinhalten. Um die hochstrukturierten Merkmale jedes Agenten zu modellieren, verwendet das Projekt Variations-Autoencoder, um Ground-Truth-Trajektorien in einen Gauß-verteilten latenten Raum abzubilden. Dieser Ansatz vereinfacht nicht nur die Schwierigkeit, mehrere mögliche Trajektorien direkt zu modellieren, sondern ermöglicht auch eine effiziente Darstellung komplexer Bewegungsmuster in einem niedrigerdimensionalen Raum.