自动驾驶汽车如何解决复杂交互问题？燕京大学联合MIT提出M2I方案

任何修订，就可以将间的关系分析的统计分析达致 90% 以上。对比试验显示，运用于统计分析越高的间的关系同步进行 Conditional Trajectory Prediction 可以拿到越好的敏感度。

研究课题者还将间的关系分析扩张到多笔记本电脑棒状的间的关系分析上。针对多笔记本电脑棒状，该研究课题将他们两两成对同步进行分析，并将分析结果组成一个有向布来表示他们彼此间的间的关系，结果如布 3 下布，M2I 的间的关系分析接口可以很好地扩张到多笔记本电脑棒状的间的关系分析上。

布 3: 精细片中的下的多笔记本电脑棒状的间的关系分析

超高速分析

可以运用于任何常见的超高速分析接口来替换成 M2I 组件中的的单笔记本电脑棒状超高速分析接口，在该篇文章的试验中的，研究课题者运用于了 DenseTNT 同步进行单笔记本电脑棒状超高速分析。对于 Conditional Trajectory Prediction，研究课题者修订了 DenseTNT 的 Encoder，将直接影响者的未来的超高速（在运用于的 Waymo 数据集密集，未来超高速为 8s，总计 80 帧）与其他电子邮件总计同同步进行解码供建模同步进行深造。军事训练时直接影响者未来的超高速是数据集密集的 ground truth 超高速，分析时直接影响者未来的超高速是单笔记本电脑棒状接口转换成成的超高速。对于 Conditional Trajectory Prediction，该研究课题没修订除了 Encoder 之外建模的其他结构。

试验结果

试验结果断定，相比较于其他几个在 leaderboard 上的分析方法，运用于了 M2I 组件的 DenseTNT 建模展现微小优于其他分析方法。相比较之下是在货车彼此间的交互上，运用于 M2I 分析在 mAP 上相比较其他建模稳定性提升微小。

布 4: M2I 在 Interactive Motion Prediction 上的展现微小优于其他较早分析方法

该研究课题还尝试了运用于 TNT 作为 Backbone。试验最近，运用于 M2I 组件举例来说可以为了让 TNT 提升在交互片中的中的的稳定性展现，从而展示造出 M2I 组件可以不受限于某个均须的 backbone。

定性分析显示，运用于 M2I 组件后，分析超高速在片中的分级上展现的较为接近真实的交互超高速，如布 5 下布。

布 5: M2I 更容易的深造到了片中的中的两辆早就交互的货车应如何先后顺利进行弯道

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