Predicting Future Spatiotemporal Occupancy Grids with Semantics for Autonomous Driving
Author:
Affiliation:
1. Stanford University,Stanford Intelligent Systems Laboratory (SISL)
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10587320/10588370/10588710.pdf?arnumber=10588710
Reference30 articles.
1. Using occupancy grids for mobile robot perception and navigation
2. An evidential approach to probabilistic map-building
3. Deep predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning;Lotter
4. Memory in Memory: A Predictive Neural Network for Learning Higher-Order Non-Stationarity From Spatiotemporal Dynamics
5. Learning to generate long-term future via hierarchical prediction;Villegas
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