GenAD: Cum se realizează predicția și planificarea eficientă a mișcărilor de conducere autonomă?

Proiectul GenAD folosește în mod inovator autoencodere variaționale pentru a învăța distribuțiile viitoare ale traiectoriei în spațiul latent structural pentru modelarea anterioară a traiectoriei. În plus, proiectul folosește, de asemenea, modele temporale, cum ar fi unități recurente cu porți, pentru a capta mișcarea agentului și a sinelui în spațiul latent, generând astfel traiectorii viitoare mai eficiente. Această abordare de perspectivă permite GenAD să eșantioneze distribuțiile dintr-un spațiu latent structurat condiționat în timpul inferenței și să utilizeze modelul temporal învățat pentru a genera viitorul, permițând execuția simultană a predicției și planificării mișcării.