自动驾驶论文阅读笔记2
Uber–ECCV2020–论文文章代码

模型的作用：Motion Forecasting （这个motion都包括什么呢？）
方法：模型由四个模块组成–ActorNet、MapNet、FusionNet、Header

1.ActorNet

作用–编码actor轨迹特征

1. 输入：每一条actor的轨迹（3xT的输入向量）(actor包括所有运动者？)
2. 操作：1D CNN + FPN(特征金字塔)（多尺度不断上采样融合特征）
3. 输出：该轨迹的特征向量(多少维度呢？128维度么)

轨迹表示–位移差
{Δp−(T−1),...,Δp−1,Δp0}\{\Delta p_{-(T-1)},...,\Delta p_{-1},\Delta p_{0}\}{Δp−(T−1)​,...,Δp−1​,Δp0​}

$$\Delta p_t=(x_t,y_t)-(x_{t-1},y_{t-1})$$

长度为T，不足T的padding 0，下面2xT的位移向量 拼接 1xT的padding标志向量(1-表示该位置的位移是padding的)

ActorNet–3组1D卷积，每组包括两个残差块；特征金字塔融合多尺度的特征（卷积 卷下去，上采样，再和对应的尺度叠加）

输出-- The output of ActorNet is a temporal feature map,whose element at t = 0 is used as the actor feature.（不是很清楚这个时间序列是怎么回事？）

2.MapNet

作用–编码地图特征，主要是对车道的编码

1. 构建lane graph(结点与连接的定义)
2. 利用LaneGCN获取lane图的特征

2.1 构建lane Graph

1. lane node --车道中心线的一段，结点位置为两端结点坐标的均值。==一条车？所有？==道线上的众多结点可以表示为向量$V\in {\mathbb{R}}^{N\times 2}$（结点的二维特征表示）
2. 车道结点特征向量带有4个连接矩阵{Ai}i∈{pre,suc,left,right}\{A_i\}_{i\in \{pre,suc,left,right\}}{Ai​}i∈{pre,suc,left,right}​,$A_i\in {\mathbb{R}}^{N\times N}$, $A_{i,jk}=1$表示结点$j$ 存在一个类型$i$的邻居结点$k$。
3. LaneConv Operator
   a). lane node 特征$x_i$–编码形状(长度方向)，位置(空间坐标)信息，经过全联接层处理后，输出lane node特征$x_i$；构成结点特征矩阵$X$。
   $$x_i=ML{P}_{shape}(v_i^{end}-v_i^{start})+ML{P}_{loc}(v_i)$$
   b).LaneConv 为了获得lane graph大规模拓扑信息（四个$A_i$矩阵都用上）
   Y=XW0+∑i∈{pre,suc,left,right}AiXWiY=XW_0+\sum_{i\in\{pre,suc,left,right\}}A_iXW_iY=XW0​+i∈{pre,suc,left,right}∑​Ai​XWi​
   c).Dilated LaneConv 为了让模型获得车道线方向的长时依赖关系(速度快的物体位移大，只用到$A_{pre}$和$A_{suc}$)
   $$Y=X{W}_0+A_{pre}^{k}X{W}_{pre,k}+A_{suc}^{k}X{W}_{suc,k}$$
   d). $LaneConv(k_1,...,k_c)$=Dilated LaneConv + LaneConv - $k_c$为第$c$个dilation 尺寸
   Y=XW0+∑i∈{left,right}AiXWi+∑c=1C(AprekcXWpre,kc+AsuckcXWsuc,kc)Y=XW_0+\sum_{i\in\{left,right\}}A_iXW_i + \sum_{c=1}^C(A^{k_c}_{pre}XW_{pre,k_c}+A^{k_c}_{suc}XW_{suc,k_c})Y=XW0​+i∈{left,right}∑​Ai​XWi​+c=1∑C​(Aprekc​​XWpre,kc​​+Asuckc​​XWsuc,kc​​)

2.2 LaneGCN操作
$LaneConv(k_1,...,k_c)$ + Linear Layer 构成残差块， 4个残差块堆叠，构成LaneGCN。

注意点：
每个结点与邻居结点的连接关系，指明前后左右的结点。
a). 结点A的前驱结点、后续结点：同一条车道线上，能够到达A的结点和A能够到达的结点
b).结点A的左邻居结点、右邻居结点：邻居车道线上空间距离$l_2$最近的结点

对车道结点图不采用广泛使用的图卷积$L=D^{-\frac{1}{2}}(I+A)D^{-\frac{1}{2}}(1)$更新隐状态的原因：
a). 不知道结点特征会保存何种车道信息（可解释性不强？）
b). 该拉普拉斯矩阵操作没法获取结点的连接关系信息(没有对$A_i$矩阵的操作，(1)式中的A为结点的邻接矩阵，与$A_i$内涵不同)
c). 无法解决长时依赖性的问题
为了解决以上三个不足点，作者提出了LaneConv Operator操作。

Dilated LaneConv 参考了dilated convolution，说是能够沿着车道线传递k步的信息。

3.FusionNet

利用空间注意力机制(spatial attention)（用于构建A2L, L2A, A2A） 和LaneGCN(主要用来构建L2L网络的)融合actor结点和lane结点的信息，
四个信息融合模块：

1. A2L-将实时交通信息传达给lane node
2. L2L-依据实时交通信息，更新lane node 的特征
3. L2A-将更新后lane node 的特征返回给actor
4. A2A-解决actor之间的相互作用，并且actor特征给motion预测网络

L2L 网络结构-结点特征更新时的LaneGAN结构一致
A2L, L2A, A2A网络结构一致，采用空间注意力机制构成残差块。
$$y_i=x_i{W}_0+\sum _j\varphi (concat(x_j,{\Delta }_{i,j},x_j)W_1)W_2$$

4.Prediction Header

Prediction Header包含两路分支

1. 回归分支- 回归每一个actor的k种模态(速度？path？)的预测轨迹，每一条轨迹包括T个时间步长，$p_{m,1}^k$轨迹的二维特征。
   Om,reg={(pm,1k,pm,2k,...,pm,Tk)}k∈[0,K−1]O_{m,reg}=\{(p_{m,1}^k,p_{m,2}^k,...,p_{m,T}^k)\}_{k\in[0,K-1]}Om,reg​={(pm,1k​,pm,2k​,...,pm,Tk​)}k∈[0,K−1]​

2. 分类分支-计算每个actor k种模态的置信度, 输入特征：actor 特征 拼接 预测轨迹的偏移 embeding-$p_{m,T}^k-p_{m,1}^k$

5.模型参数学习

end-to-end 学些过程，总的损失函数=分类损失+回归损失
$$L=L_{cls}+\alpha L_{reg}$$
分类损失：置信系数的max-margin loss
$$L_{cls}=\frac{1}{M(K-1)}\sum _{m=1}^M\sum _{k\ne \hat{k}}\max (0,c_{m,k}+ϵ-c_{m,\hat{k}})$$
回归损失：正预测轨迹，逐结点smoth l1 loss
$$L_{reg}=\frac{1}{MT}\sum _{m=1}^M\sum _{t=1}^{T}reg(p_{m,t}^{\hat{k}}-p_{m,t}^{\ast })$$

注：正轨迹$\hat{k}$,在最后一个时间结点处拥有最小的偏移误差。

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参考博文：
1.ECCV2020介绍Uber在GNN-based motion forecasting的两篇研究论文–还介绍了另一篇文章
2.2007-Learning Lane Graph Representations–提供代码开源信息，赞！
3.文献阅读报告-Learning Lane Graph Representations for Motion Forecasting–有和VectorNet的比较。