预测动作是主动驾驶的一个构成部门，特别是正在和平紧要的场景。目前轨迹预测唯有少数基于无误性的评估目标，比如位移差错（average/ final displacement error，ADE/FDE）和对数似然（negative log-likelihood，NLL）。这些目标与职责无闭，而且不异的预测也许会导致天渊之别的结果，比如，下逛的策划和决定职责。该文较短，只是理解评估目前的轨迹预测目标，提出职责-发现（task-aware）目标动作预测体例权衡本能的步骤。计划了一个轨迹预测的评议示例，正在现有轨迹预测器量中参预策划-发现（planning- aware）。总体而言，闪现了两类器量：几何器量和概率器量。几何器量（比如 ADE 和 FDE）将单个预测轨迹与真值举办比拟，而概率器量（比如，最小ADE/FDE、NLL、基于KDE的 NLL）将预测散布或轨迹集与真值比拟，会思考到其他消息如方差。如图所示：(a) 基于无误度的目标通俗用于评估预测轨迹（血色）与真值（蓝色）的相同水平。(b) 驾驶员（灰色）正在主动驾驶车辆（绿色）旁边右转。还显示了两个预测（绿色和紫色实线），它们具有不异的器量精度，由于它们与改日轨迹真值（蓝色实线）等距。(c) 固然器量相称，但一个紫色预测会导致和平保卫的机动（紫色虚线），而其他一个不影响主动驾驶车的运动策划（蓝色虚线）。

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