轨迹生成路网论文研读：Learning to Generate Maps from Trajectories
本文入选AAAI 2020 传统路网生成的方法分为三类：聚类/轨迹顺序扫描合并/密度。前两者基于点生成的line，在低采样频率时出现“伪捷径”，且无法处理平行道路。第三类基于点云，可以处理低采样频率，但是无法区分平行道路。 本文提出deepMG模型生成路网，可以处理不同频率的轨迹点，且在拓扑中区分平行道路。 deepMG包含两个部分： 1.几何转换：T2RNet，提取两类轨迹特征作为输入，送入T2
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