Abstract

자율주행 차량의 안전한 주행을 위해 주변 차량의 궤적 예측을 개선합니다. 특히, 기존 예측 모델이 과거와 현재 관측에 의존하여 의도적 불확실성을 해결하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 다음과 같은 접근 방식을 제안합니다.

Teacher-Student Learning: 교사 모델은 다른 에이전트의 미래 궤적 정보를 활용하여 예측 대상 에이전트가 집중해야 할 다른 에이전트를 식별하며, 이 주의 정보(Attentional Knowledge)를 학생 모델에 전이하여, 학생 모델이 과거와 현재 정보만으로도 보다 정확한 예측을 수행할 수 있도록 학습합니다.

Lane-guided Attention Module, LAM: 예측된 궤적 근처의 레인 정보를 활용하여 궤적의 불확실성을 줄이고, 에이전트-맵 상호작용을 개선함으로써 궤적 예측 정확도를 향상시킵니다.