Resumen: El modelado preciso de las trayectorias microscópicas del vehículo es fundamental para el análisis del comportamiento del tráfico y los sistemas de conducción autónomos. Proponemos CTX2TraJgen, un marco de generación de trayectoria consciente de contexto que sintetiza comportamientos de conducción urbana realistas usando Gail. Aprovechando PPO y WGAN-GP, nuestro modelo aborda interdependencias no lineales e inestabilidad de capacitación inherente a entornos microscópicos. Al acondicionar explícitamente los vehículos circundantes y la geometría de la carretera, CTX2TraJgen genera trayectorias conscientes de la interacción alineadas con el contexto del mundo real. Los experimentos en el conjunto de datos de deriva capturado por drones demuestran un rendimiento superior sobre los métodos existentes en términos de realismo, diversidad conductual y fidelidad contextual, ofreciendo una solución sólida a la escasez de datos y el cambio de dominio sin simulación.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 23 de julio de 2025.
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