研究背景与行业痛点 - 高精地图为自动驾驶车辆轨迹预测提供了丰富的结构化信息，是提升预测精度的关键[3] - 高精地图存在制作和维护成本高昂、覆盖范围有限、无法实时更新以应对道路施工或交通事故等动态变化的缺点，成为自动驾驶技术规模化应用的主要瓶颈[1][3] 技术方案与创新 - BEVTraj框架完全无需高精地图，直接在鸟瞰图空间中处理实时原始传感器数据，实现端到端的轨迹预测[1][4] - 该框架采用场景上下文编码器和迭代式可变形解码器两部分，核心创新是引入可变形注意力机制，智能关注BEV特征图中的关键采样点，高效聚合与预测任务最相关的场景上下文特征[7][11] - 稀疏目标候选提案模块直接根据车辆动态和场景上下文预测少量高质量的目标候选点，使预测过程更高效且无需复杂后处理[13] - 解码器包含迭代式轨迹细化过程，利用可变形注意力沿预测轨迹查询BEV特征图，逐步修正和完善轨迹[14] 性能表现与行业影响 - 在minADE10指标上，BEVTraj达到0.9438，优于Autobot的1.1649、MTR的1.0446、Wayformer的0.9877和DeMo的1.0424 [18] - 在minFDE10指标上，BEVTraj为2.0527，优于对比模型[18] - 在另一组数据中，BEVTraj的minADE10为0.6249，与Wayformer的0.5583和DeMo的0.6524表现相当[20] - 该研究验证了无地图方案的可行性，性能可媲美甚至超越依赖高精地图的先进模型，为自动驾驶系统在更广泛区域部署扫除了障碍[22][26] - 框架的高效端到端架构和代码开源为业界提供了有价值的设计范式，将促进无地图感知预测方向的研究[26]

研究背景与问题 - 高精地图依赖成为自动驾驶规模化应用的主要瓶颈 其制作和维护成本高昂 覆盖范围有限 且无法应对道路动态变化[1][3] - 学术界和工业界探索两种解决方案：在线建图方案仍依赖建图模块 无图方案彻底放弃地图直接从原始传感器数据学习[4][6] BEVTraj框架核心架构 - 采用纯鸟瞰图空间端到端框架 包含场景上下文编码器和迭代式可变形解码器两部分[7] - 场景上下文编码器通过传感器融合模块生成BEV特征图 并采用可变形注意力机制高效聚合关键场景特征[11] - 迭代式可变形解码器创新性地使用稀疏目标候选提案模块 仅生成少量高质量目标候选点 大幅提升计算效率[13] - 通过迭代式轨迹细化过程 利用可变形注意力沿预测轨迹查询BEV特征 逐步修正完善轨迹预测[14] 性能表现与实验结果 - 在minADE10指标上达到0.9438 优于对比的SOTA模型如MTR(1.0446)和Wayformer(0.9877)[18] - 在minFDE10指标上取得2.0527 表现优于Autobot(2.3294)和MTR(2.2840)[18] - 在miss rate指标上达到0.3082 优于所有对比模型包括MTR(0.4240)和Wayformer(0.3868)[18] - 在无地图设置下 minADE10为0.6249 与有地图模型性能相当 验证了无地图方案的可行性[20] 技术价值与行业影响 - 首次验证无地图轨迹预测方案的可行性 性能达到甚至超越依赖高精地图的SOTA模型[26] - 通过摆脱高精地图依赖 为自动驾驶系统在更广泛区域部署扫清障碍 提升系统灵活性与可扩展性[26] - 提供高效的端到端架构设计范式 结合可变形注意力和稀疏目标提案等创新技术[26] - 代码开源将促进无地图感知预测研究方向的发展 推动行业技术进步[26]