近日，易控智驾技术团队在国际知名的Argoverse 2运动预测挑战赛中，凭借自主研发的联合轨迹预测框架，斩获运动轨迹预测榜单全球第一。
Argoverse 2运动预测挑战赛所依托的Argoverse 2 Motion Forecasting Dataset，已被国际广泛视为自动驾驶领域运动预测的重要基准数据集之一。该赛事是全球自动驾驶领域的重要赛事，吸引了众多顶尖企业和研究机构参与，共同应对自动驾驶中的技术挑战。Argoverse数据集评比包含7项技术指标，本次挑战赛中，易控智驾团队在其中的关键指标——avgBrierMinFDE上表现优异。
Argoverse2运动轨迹预测挑战赛排名情况
运动轨迹预测在自动驾驶技术中占据核心地位，它如同自动驾驶车辆的“未来之眼”，通过精准预测周围车辆、行人及障碍物的动态变化，为车辆提供及时、准确的决策依据，确保行驶安全，优化行驶路径，提升交通效率，是自动驾驶技术实现智能化、安全化、高效化行驶的关键所在。
近年来，许多轨迹预测模型已被提出，但仍有诸多难点在既有方案中未被充分解决。例如，目前的方法在处理交互场景时精度偏低，主要原因在于联合预测需要同时考虑所有目标物的预测轨迹，这增加了解空间的复杂度。此外，联合预测的结果依赖于所有目标物的稳定和可靠的预测输出，以确保最终结果的稳定性。
加之，与城市道路不同，矿山场景缺乏明确的交通规则和车道线约束，导致车辆驾驶行为更加自由。此外，矿山车辆通常宽度在5米以上，占据空间较大，因此准确的行为轨迹预测是确保安全生产的必要条件。这对轨迹预测任务，特别是在多车作业的开放区域内，对预测精度提出了更高要求。
对此，易控智驾团队自主研发的结合Transformer的多车交互场景特征编码和轨迹解码结构，可有效解决现有轨迹预测技术的痛点。此外，易控智驾在轨迹预测算法中创新性地引入了可信度监督机制，以及结合了可信模态选择的循环解码，可以更好地提升预测准确度，并针对性解决矿山场景需求。
未来，易控智驾将把此项创新技术应用到矿山自动驾驶的实践中，以进一步提升矿山自动驾驶的运行安全与运行效率，助力传统矿业向智能、绿色、高效、安全的现代化矿业转型升级。
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