[自动驾驶-车辆轨迹预测] 资料准备及学习视频_predicting vehicle trajectory

关于车辆轨迹预测的学习资料

因为要引入车辆预测模块来确保下游规划模块的准确性及稳定性，开始学习关于车辆轨迹预测相关的知识，部署相关的模型至实践项目中。发现网上关于车辆预测部分的资料较少，本文搜索一些资料供大家参考学习。(后续有看见优秀的资料会持续更新)

百度-Apollo

1. 关于百度Apollo的预测视频讲解
   Apollo 自动驾驶预测
   Apollo 官方教学视频
2. 关于百度Apollo的预测论文
   论文
   大饼卷翻天_Ares—视频讲解(上)
   大饼卷翻天_Ares—视频讲解(下)

车辆预测相关书籍

1. 车辆预测领域权威书籍——《Predicting Vehicle Trajectory》
   主要讲述一些关于车辆轨迹预测的方法，含有传统模型预测、深度学习预测等预测方式。
2. 自动驾驶领域概述书籍——《自动驾驶技术概论》
   主要讲述一些自动驾驶领域的相关传感器、技术、平台架构等，可以作为初步了解自动驾驶领域的概念书。
3. 车辆模型预测控制书籍——《无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制》
   主要介绍一些跟控制系统相关、决策原理部分技术以及预估器相关的概念。
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   书籍链接 [xvpg]

车辆预测相关论文

综述:

1. Deep Learning for Vision-based Prediction: ASurvey
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论文:

1. VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation
2. TNT: Target-driveN Trajectory Prediction
3. Data Driven Prediction Architecture for Autonomous Driving and its Application on Apollo Platform
4. Trajectory Prediction with Graph-based Dual-scale Context Fusion
5. Trajectory Forecasts in Unknown Environments Conditioned on Grid-Based Plans
6. TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
7. Online Vehicle Trajectory Prediction using Policy Anticipation Network and Optimization-based Context Reasoning
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预测相关的数据集

1. nuScenes prediction challenge：其目标是预测6秒内无人车自身的未来位置。
2. Argoverse：主要从跟踪场景衍生出来的预测数据集，在两个城市中取3000多个场景进行预测标准，也是如今最大的预测数据集，目标是在未来3秒内预测无人车自身的位置。
3. ApolloScape：百度apollo开源的数据集，内部包含预测、检测、定位等数据。
4. JAAD (Joint Attention in Autonomous Driving)：内部是一些视频数据，主要用于预测行人在交叉路口等场景。
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