CONTENTS:
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1 PNC（Panning and Control）Overview
难点：
- 人和人之间的博弈–转换成–人和机器的博弈（路口会车情况）
2 Prediction Task
两种方法
- Model-based
- Trajectories轨迹预测
Recruit Requirement
3 Vehicle Predict (车辆预测)
道路建模
- 连续空间–转换成–预测问题
- 非结构化数据（感知是结构化数据）
lane Feature
Lane S (前方)
Lane L (宽度)
reference lane
Curvature 曲率
Traffic law 交通信号
Vehicle State
- Velocity （加速度）
- Acc （速度）
- Heading （）
- Heading rete（角度）
- Type（车的类型，救护车，交通车）
- Size
Lane Model
- Obstacle Statue 输入几秒的数据
Squence Data Network
Apollo Model
Data Pipeline
waygom 首席科学家
Trajectory builder
- Kalman Filter 卡尔曼滤波
- Polynomial 多项式
- Velocity 动力学方式
STOA
- 各家各的格式
Uber
—用图表示周围环境
- 当成回归问题，解决
waymo
预测+规划 结合
用图的思想去预测
4 Pedestrian predict (行人预测)
思想：人+人的姿态信息 + 环境信息 + 【分割，识别】 ===形成一个感知预测的结合
输出： 要做的任务（而不是轨迹的预测）
Summary
HomeWork
traffic Violation违规交通
博弈问题