Transfer Learning Study of Motion Transformer-based Trajectory Predictions

自动驾驶中的轨迹规划高度依赖于预测其他道路用户的紧急行为。目前，基于学习的方法在基于模拟的挑战中展现出令人印象深刻的结果，其中以基于转换器的架构技术领先。然而，最终需要在现实世界中进行预测。除了从模拟到现实世界的转变外，还有许多特定于车辆和国家的变化，即传感器系统、融合和感知算法以及交通规则和法律的差异。由于目前无法预见能够同时涵盖所有系统设置和设计领域的模型，因此模型适应发挥了核心作用。因此，在基于转换器的模型的基础上进行了转移学习技术的模拟研究。此外，该研究旨在提供有关计算时间和性能之间可能权衡的见解，以支持有效的转移到现实世界。

本论文旨在通过基于转换器的模型进行模拟研究，探讨转移学习技术在自主驾驶中的应用，以解决预测其他道路用户行为对轨迹规划的重要性问题。

论文提出了一种基于转换器的模型，并使用转移学习技术进行模型适应性研究，以实现在不同的车辆和国家特定设置下的预测。

论文使用了基于转换器的模型，并使用转移学习技术进行模型适应性研究，以实现在不同的车辆和国家特定设置下的预测。研究还探讨了计算时间和性能之间的权衡。该研究为实现自主驾驶的转移学习提供了新思路。

在这个领域中，最近还有一些相关的研究。例如，'End-to-End Multi-Modal Multi-Task Vehicle Control for Self-Driving Cars' 和 'Multi-Modal Multi-Task Learning for Autonomous Driving'。