GenAD: Hvordan oppnå effektiv prediksjon og planlegging av autonome kjørebevegelser?

GenAD-prosjektet bruker innovativt variasjonsautokodere for å lære fremtidige banefordelinger i det strukturelle latente rommet for bane tidligere modellering. I tillegg bruker prosjektet også tidsmessige modeller som gatede tilbakevendende enheter for å fange opp agent og selvbevegelse i latent rom, og dermed generere mer effektive fremtidige baner. Denne fremtidsrettede tilnærmingen gjør det mulig for GenAD å sample distribusjoner fra et betinget strukturert latent rom under inferens og bruke den lærte tidsmodellen for å generere fremtiden, noe som muliggjør samtidig utførelse av bevegelsesprediksjon og planlegging.