GenAD: Hvordan opnår man effektiv forudsigelse og planlægning af autonome kørebevægelser?

GenAD-projektet bruger innovativt variationsautoencodere til at lære fremtidige banefordelinger i det strukturelle latente rum til bane forudgående modellering. Derudover anvender projektet også tidsmæssige modeller såsom gated tilbagevendende enheder til at fange agent og selvbevægelse i latent rum, og derved generere mere effektive fremtidige baner. Denne fremadrettede tilgang gør det muligt for GenAD at sample distributioner fra et betinget struktureret latent rum under inferens og bruge den lærte tidsmæssige model til at generere fremtiden, hvilket muliggør samtidig udførelse af bevægelsesforudsigelse og planlægning.