Apollo学习笔记 入门课程之四：预测

Apollo学习笔记 入门课程之四：预测

对其他物体的行为进行预测。生成路径来预测物体行为。
如何预测，预测未来的环境是怎样的？

预测方法：
1、 基于模型预测：直观，结合人类现有的物理知识与交通知识、人类行为等。
2、 数据驱动预测：当喂给大量数据，训练好后，模型效果越好

预测技巧：
3、 基于车道序列。
4、 观察物体状态：位置，朝向，速度，加速度。
5、 预测目标车道：从预测问题转化为选择问题。
6、 递归神经网络RNN：利用时间序列的数据特征进行预测。多层感知网络MLP：从数据序列中提取高级特征，多重结构的RNN，预测序列之间的输出相互关联，每个单元根据原始数据与上一个单元的输出进行预测。

7、 RNN在车道预测的应用：为车道序列提供一个RNN，为相关对象模型提供另一个RNN，链接两个输出再提供一个RNN。分别训练。
8、 轨迹生成：根据物理特征，拟合一个多项式模型，利用这个模型生成轨迹。