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高清（HD）地图在现代自动驾驶汽车（AV）堆栈的开发中发挥了不可或缺的作用，尽管具有高相关的标签和维护成本。因此，许多最近的作品提出了从传感器数据在线估算高清地图的方法，使AV可以在先前映射的重新下进行操作。但是，当前的在线地图估计方法是通过隔离其下游任务的，将其集成在AV堆栈中的开发。特别是它们不会产生不确定性或置信度估计。在这项工作中，我们将多个最先进的在线地图示出方法扩展到估算不确定性的额外，并显示如何与轨迹预测1允许更紧密地集成在线地图1。在这样做时，我们发现纳入不确定性的训练收敛速度最高高出50％，并且在现实世界中驾驶数据集中的预测性能高达15％。
制作和利用轨迹预测中的在线地图不确定性
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