作者 | 我爱计算机视觉 来源 | 我爱计算机视觉 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/1950969540805656985 在自动驾驶技术中，准确预测道路上其他车辆和行人的未来轨迹，是保障行车安全、实现高效导航的核心 环节。当前，最先进的轨迹预测方法大多严重依赖于高精地图（HD Map），利用其提供的车道线、路口拓 扑等精细信息作为强大的先验知识。然而，高精地图的制作和维护成本高昂，覆盖范围有限，且无法应对 临时的道路施工或交通事故等动态变化，这极大地限制了自动驾驶技术的规模化应用。 为了摆脱对高精地图的依赖，来自韩国国民大学的研究团队提出了一个名为 BEVTraj 的全新轨迹预测框 架。该方法完全无需任何地图，直接在BEV空间中处理实时的原始传感器数据，实现了端到端的轨迹预 测。令人瞩目的是，实验证明，BEVTraj的性能足以媲美基于高精地图的SOTA模型，为构建更灵活、更具 扩展性的自动驾驶系统开辟了新道路。 研究背景：高精地图是"蜜糖"还是"砒霜"？ 高精地图为轨迹预测提供了丰富的结构化信息，无疑是提升预测精度的"蜜糖"。但它的"保质期"太短（无 法实时更新），"售 ...