ICCVSep, 2019

拥挤空间中基于社交及场景感知的轨迹预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 社交关注：人类群体中的关注建模

    提出了一种社交关注的轨迹预测模型，该模型可以捕获人们在拥挤环境中导航时每个人的相对重要性，不受其接近性的限制。该模型通过对两个公开数据集的表现进行实证分析，对比了现有方法的性能，并分析了训练后的注意力模型，以获得更好地理解人类在拥挤环境中导航时关注周围团队的特点。

    Oct, 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

  • 自主系统的空间和社会情境感知基于 Transformer 的轨迹预测

    提出了一种基于转换器的轨迹预测模型，通过社交张量将目标代理的位移特征丰富化，考虑和周围代理的社交互动信息，以实现对周围代理的反应预测。

    Jun, 2024

  • SG-LSTM: 社交群组 LSTM​ 用于机器人在密集人群中的导航

    本研究开发了一个模型用于预测人群和人群之间的交互，在拥挤的环境下使用 SG-LSTM 模型以更准确地预测轨迹，同时提供一个标记了行人组的大型视频数据集。

    Mar, 2023

  • 拥挤复杂场景中社交导航预测

    本文提出了一个集成图像和视频的大规模数据集， 收集了各种类型的目标（不仅是行人，还有自行车，滑板车，汽车，公交车，高尔夫球车）在现实世界室外环境中如何运动的数据。本文还提出了新的轨迹预测算法，并且这个算法利用了新数据集的复杂度，可以模拟交互中的社会力量对行人的影响，有效地解决了目标跟踪与轨迹预测问题。

    Jan, 2016

  • 从深度学习角度对人群中的行人轨迹进行预测

    本文研究基于深度学习和数据驱动方法来预测人类轨迹和建模社交交互的性能，同时提出了大规模基于交互的 TrajNet++ 基准，并在真实和合成数据集上进行了实验，验证了文中方法的可靠性。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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