arXiv论文“VectorFlow: Combining Images and Vectors for Traffic Occupancy and Flow Prediction“，2022年8月9日，清华大学工作。
预测道路智体的未来行为是自主驾驶中的一项关键任务。虽然现有模型在预测智体未来行为方面取得了巨大成功，但有效预测多智体联合一致的行为仍然是一个挑战。最近，有人提出了occupancy flow fields（OFF）表示法，通过占用网格和流的组合来表示道路智体的联合未来状态，支持联合一致的预测。
这项工作提出一种新的occupancy flow fields预测器，从光栅化交通图像中学习特征的图像编码器，和捕获连续智体轨迹和地图状态信息的向量编码器，二者结合起来，生成准确的占用和流预测。在生成最终预测之前，两个编码特征由多个注意模块融合。该模型在Waymo开放数据集占用和流预测挑战（Occupancy and Flow Prediction Challenge）中排名第三，在遮挡占用率和预测任务（occluded occupancy and flow prediction task）中实现了最佳性能。
OFF表示（“Occupancy Flow Fields for Motion Forecasting in Autonomous Driving“，arXiv 2203.03875，3，2022）是一种时空网格，其中每个网格单元包括 i）任何智体占用单元的概率 和 ii）表示占用该单元智体运动的流。其提供了更好的效率和可扩展性，因为预测occupancy flow fields的计算复杂性与场景中道路智体的数量无关。
如图是OFF框架图。编码器结构如下。第一级接收所有三种类型的输入点，并用PointPillars启发的编码器进行处理。交通灯和道路点直接放置在网格中。智体在每个输入时间步t的状态编码是，从每个智体BEV框内均匀采样固定大小的点网格，并把这些点与相关智体状态属性（包括时间t的one-hot编码）放置在网格。每个pillar为其包含的所有点输出一个嵌入。解码器结构如下。第二级接收每个pillar嵌入作为输入，并生成每个网格单元占用和流预测。解码器网络基于EfficientNet，用EfficientNet作为主干来处理每个pillar嵌入得到特征映射（P2，…P7），其中Pi从输入中下采样2^i。然后用BiFPN网络以双向方式融合这些多尺度特征。然后，用最高分辨率特征映射P2在所有时间步回归所有智体类K的占用和流预测。具体地，解码器为每个网格单元输出一个向量，同时预测占用和流。
针对本文，做以下问题设置：给定场景中交通智体1秒的历史和场景上下文，如地图坐标，目标是预测 i）未来观察到的占用率，ii）未来遮挡的占用率，以及 iii）在一个场景中未来8个路点上所有车辆的未来流，其中每个路点覆盖1秒的间隔。
将输入处理为光栅化图像和一组向量。为了获得图像，在给定观察智体轨迹和地图数据的情况下，相对于自动驾驶汽车（SDC）的局部坐标，在过去的每个时间步创建一个光栅化网格。为了获得与光栅化图像一致的向量化输入，遵循相同的变换，相对于SDC的局部视图，旋转和移动输入智体和地图坐标。
编码器包括两部分：编码光栅化表示的VGG-16模型，和编码向量化表示的VectorNe模型。通过交叉注意模块将向量化特征与VGG-16最后两步的特征进行融合。通过FPN-式样网络，融合后的特征上采样到原始分辨率，作为输入的光栅化特征。
解码器是单个2D卷积层，将编码器输出映射到occupancy flow fields预测，该预测包括一系列8网格图，表示未来8秒内每个时间步的占用和流预测。
如图所示：
用torchvision的标准VGG-16模型，作为光栅化编码器，并遵循VectorNet（代码https://github.com/Tsinghua-MARS-Lab/DenseTNT）的实现。VectorNet的输入包括 i）一组形状为B×Nr×9的道路元素向量，其中B是批处理大小，Nr=10000是道路元素向量的最大数，最后一个维度9表示每个向量和向量ID中两个端点的位置（x，y）和方向（cosθ，sinθ）；ii）一组形状为B×1280×9的智体向量，包括场景中最多128个智体的向量，其中每个智体具有来自观察位置的10个向量。
遵循VectorNet，首先根据每个交通元素的ID运行局部图，然后在所有局部特征上运行全局图，获得形状为B×128×N的向量化特征，其中N是交通元素的总数，包括道路元素和智体。通过MLP层将特征的大小进一步增加四倍，获得最终的向量化特征V，其形状为B×512×N，其特征大小与图像特征的通道大小一致。
VGG每个级的输出特征表示为｛C1、C2、C3、C4、C5｝，相对于输入图像和512隐藏维，跨步长（strides）为｛1、2、4、8、16｝像素。通过交叉注意模块将向量化特征V与形状为B×512×16×16的光栅化图像特征C5融合，获得相同形状的F5。交叉注意的query项是图像特征C5，扁平为有256个令牌（tokens）的B×512×256形状，Key和Value项是具有N个令牌的向量化特征V。
然后在通道维上连接F5和C5，通过两个3×3卷积层，获得形状为B×512×16×16的P5。P5通过FPN风格的2×2上采样模块做上采样并与C4（B×512×32x32）连接，生成和C4一样形状的U4。之后在V和U4之间执行另一轮融合，遵循相同的程序，包括交叉注意，获得P4（B×512×32×32）。最后，P4由FPN式样网络逐渐上采样，并与｛C3，C2，C1｝连接，生成形状为B×512×256×256的EP1。将P1通过两个3×3 卷积层，获得形状为B×128×256的最终输出特征。
解码器是单个2D卷积层，输入通道大小为128，输出通道大小为32（8个路点×4个输出维度）。
结果如下：
以上是VectorFlow：结合图像和向量做交通占用和流预测的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
