Aug, 2018

Scene-LSTM: 人类轨迹预测模型

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TL;DR本研究采用场景信息 (Scene-LSTM) 和人类运动轨迹 (Pedestrian movement LSTM) 结合的方式在静态人群中预测人类运动轨迹，其中引入了两层网格结构，探索出现在该网格单元中的常见人类轨迹，在训练预测模型中考虑了共性。相比线性模型和基于已有 LSTM 的方法，本研究所提出方法的目标位置误差有显著降低，与社交交互方法比较则降低了约 80% 的误差。
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发现论文，激发创造
  • 拥挤空间中基于社交及场景感知的轨迹预测

    基于 LSTM 模型及人际交互、过往观测、周围空间语义等多重因素，预测人在城市场景中的运动方向的方法在测试中证明比传统 LSTM 模型准确，成为开发自动驾驶车辆与社交性机器人必不可少的一步。

    Sep, 2019

  • 基于数据的交互感知行人运动预测模型在物体杂乱环境中的应用

    本文提出了基于 LSTM 神经网络的相互作用感知运动预测模型，同时考虑了静态障碍物和周围行人，通过与现有方法的比较，证明了该模型在预测准确性和计算效率方面的优异性，并表明在有障碍物的环境中，考虑静态障碍物对运动预测的重要性。

    Sep, 2017

  • 上下文感知轨迹预测

    本研究提出了一种基于上下文感知的循环神经网络 LSTM 模型，用于人类在拥挤空间中运动和行为的预测。实验结果表明，该方法相对于之前的最新预测模型能够更好的预测人类的轨迹。

    May, 2017

  • IA-LSTM: 交互感知的长短期记忆网络用于行人轨迹预测

    自动驾驶或自主移动机器人领域中，预测拥挤场景中行人的轨迹是不可或缺的，因为估计周围行人的未来位置有助于制定政策决策以避免碰撞。本文介绍了一种基于 correntropy 的新机制，不仅可以衡量人与人之间交互的相对重要性，还可以为每个行人建立个人空间。我们进一步提出了一种包含这种数据驱动机制的相互作用模块，可以有效地提取场景中动态人与人之间交互的特征表示，并计算相应的权重来表示不同交互的重要性。为了在行人之间共享这些社交信息，我们设计了一种基于 Long Short-Term Memory（LSTM）网络的相互作用感知架构来进行轨迹预测。我们在两个公共数据集上展示了我们模型的性能，实验结果表明我们的模型可以达到比几种最新方法更好的性能。

    Nov, 2023

  • 基于时空关注模型的情境感知行人轨迹预测

    本文提出了一种基于时空图的长短期记忆神经网络，用于在拥挤环境中预测行人的轨迹，考虑与场景中的静态和动态元素的交互，结果表明，相比于其他方法，本方法在人类轨迹预测方面能够将平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别降低高达 55％和 61％。

    Feb, 2019

  • 基于以智能体为中心的时空栅格的场景合规轨迹预测

    使用基于网格表示的模型，结合卷积神经网络及 ConvLSTM 解码器，针对人体运动预测中存在的非线性、多模态和不确定性等问题提出了一种解决方案，取得了优于现有方法的效果和真实性。

    Sep, 2019

  • SR-LSTM: 面向行人轨迹预测的 LSTM 状态细化

    本研究提出了一种基于 SR-LSTM 的数据驱动状态细化模块，通过消息传递机制激活邻居的当前意图，并共同迭代地完善人群中所有参与者的当前状态，有效提取邻居的社交效应，实现了对于行人轨迹预测的良好效果。

    Mar, 2019

  • 带有社交图网络的随机轨迹预测

    通过使用动态构建的有向社交图和时序随机方法与 LSTMs 结合的预测，并结合个人、社交特征为目标生成的代表，成功预测了行人轨迹，特别是在拥挤的场景中。

    Jul, 2019

  • 带有结构记忆层次的行人轨迹预测

    基于多模态数据的人体轨迹预测框架，引入结构化记忆元件，采用分层结构式 LSTM 单元模拟记忆内容，通过自动检索重要信息提高效果，并在 40,000 行人轨迹数据集上验证新模型比现有技术更准确预测未来行人运动。

    Jul, 2018

  • 使用带有注意机制的 LSTM 进行人类轨迹预测

    我们提出了一种人类轨迹预测模型，该模型将长短期记忆（LSTM）网络与注意力机制相结合。通过使用注意力分数确定模型在进行预测时应专注于输入数据的哪些部分，我们可以提取出注意力分数并将其整合到轨迹预测模块中，以预测人类未来轨迹。我们的模型在拥挤空间中的行人未来轨迹预测中表现出比社交 LSTM 算法更好的性能。

    Sep, 2023