| Texto completo | |
| Autor(es): |
Gomes, Iago Pacheco
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Wolf, Denis Fernando
Número total de Autores: 2
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | Neurocomputing; v. 651, p. 19-pg., 2025-07-21. |
| Resumo | |
Autonomous vehicles can improve urban transport by using multiple components that accurately represent their surroundings and improve decision-making processes. One essential component is trajectory prediction, which estimates the future states of traffic participants and anticipates hazardous scenarios. There are different approaches for trajectory prediction, in which Intention-aware and Interaction-aware approaches represent the state-of-the-art since they involve better representation of the surroundings. This paper reviews the literature on Interaction-Aware Trajectory Prediction for autonomous vehicles. It explores how incorporating maneuver intentions and interactions can improve prediction accuracy, and it examines the techniques and datasets employed in this field. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 19/27301-7 - Predição de trajetória e comportamento para veículos autônomos em tráfego urbano |
| Beneficiário: | Iago Pachêco Gomes |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 22/04473-0 - Predição de trajetória adaptativa consciente a interação para veículos autônomos em ambientes urbanos |
| Beneficiário: | Iago Pachêco Gomes |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |