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- @weixin_42065546
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HiVT 和 QCNet AI 总结
为每个场景元素建立专属局部时空参考系，确保表征不随全局坐标变化：智能体状态：对智能体(i)在(t)时刻的状态，参考系由“时空位置+方向”定义：((p_i^t, t, \theta_i^t))（(p_i^t)为空间位置，(t)为时间步，(\theta_i^t)为航向角）；地图多边形（车道、人行道）：参考系由“入口点位置+方向”定义：取多边形中心线的入口点(p_\xi^{entry})和入口方向(\t
HiVT 轨迹预测
本文提出一种分层建模框架用于高效多智能体运动预测，通过局部-全局结构解决现有方法计算量大、对称性缺失的问题。创新性地采用：1)平移/旋转不变的相对位置表征，避免重复归一化；2)分解式时空建模，将复杂度从O((NT+L)^2)降至O(NT^2+TNk+Nl)；3)基于Transformer的全局交互模块增强长程依赖捕捉。实验表明该方法在保持精度的同时显著提升推理速度，单次前向即可完成所有智能体预测，
HiVT 和 QCNet AI 总结
为每个场景元素建立专属局部时空参考系，确保表征不随全局坐标变化：智能体状态：对智能体(i)在(t)时刻的状态，参考系由“时空位置+方向”定义：((p_i^t, t, \theta_i^t))（(p_i^t)为空间位置，(t)为时间步，(\theta_i^t)为航向角）；地图多边形（车道、人行道）：参考系由“入口点位置+方向”定义：取多边形中心线的入口点(p_\xi^{entry})和入口方向(\t
到底了