Jun, 2020

物理学和神经网络的有益结合：可靠高效的人体运动预测生成

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TL;DR使用特殊的神经网络，将 Social Force Model 嵌入结构，提高人类运动的预测精度和安全性，解释可行，且具有广阔的应用前景和实验支撑。
发现论文，激发创造
  • 利用约束概率人体运动预测增强人机协作

    人体运动预测是高效和安全的人机协作的重要步骤。我们提出了一种新颖的人体运动预测框架，该框架在高斯过程回归模型中结合了人体关节约束和场景约束，以在一定时间范围内预测人体运动。该框架还结合了在线上下文感知约束模型来利用任务相关的运动，并在人机协作设置中使用 UR5 机器人手臂实现了实时性能。模拟和实验结果表明，当明确考虑这些约束条件时，高斯过程框架的性能得到了显著改善。

    Oct, 2023

  • 基于循环神经网络的人体动作预测

    本文旨在研究人体运动建模领域的前沿研究，特别关注基于深度递归神经网络的研究成果，对当前问题的评价方法进行了调查，在研究现有的体系结构、代价函数和训练程序时，提出了三点标准改进措施，取得了最新技术的突破性进展。

    May, 2017

  • 上下文感知的人体动作预测

    本文利用语义图模型和图注意力层来建立上下文感知体系结构，旨在正确建模人类行为中的对象和人际互动以提高人类运动的预测准确性。通过在全身人类动作数据库上进行的彻底评估，论文显示出模式的优越性。

    Apr, 2019

  • 历史重演：基于动作注意力的人体动作预测

    通过引入基于注意力机制的前馈神经网络模型，提取了历史运动细节的相似性，建模了运动模式，并在人类行为数据集上实现了最先进的人体运动预测效果。

    Jul, 2020

  • 学习运动轨迹依赖关系进行人体动作预测

    本文提出了一种基于前馈深度网络的预测人体运动的方法，通过在运动轨迹空间而非传统的姿态空间中编码时间信息，同时使用通用的图卷积网络自动学习人体姿势的空间依赖关系，从而实现了超越以往人体运动预测方法的性能。

    Aug, 2019

  • 社交和情境感知的人体运动和姿势预测

    本文提出了一种新的框架来处理机器人导航中预测人类动态的问题，该框架将人类运动（或轨迹）和骨骼姿态预测这两个任务统一起来，并考虑到了场景和社交上下文等多种因素，最终在两个社交数据集上表现优异。

    Jul, 2020

  • 基于社交力模型的人体运动轨迹实时预测与低计算成本应用

    通过使用 SoFGAN 模型，结合了 GAN、SFM 和 CVAE 模块，能够准确预测人的运动轨迹，降低碰撞风险，且具有低计算成本。

    Nov, 2023

  • 社交动作预测与认知层次

    通过多智能体强化学习、行为克隆和生成对抗性模仿学习，以及认知级别层次框架，我们在团队运动的背景下，引入了一个新的基准、一种新的公式和一个受认知启发的框架，以预测战略人类社交互动。我们通过使用 Wusi，一个 3D 多人动作数据集来验证我们的方法和数据集的有效性。

    Nov, 2023

  • 一个神经时序模型用于人体动作预测

    提出了一种新的神经时间模型来预测和合成人类动作，并且在长期运动轨迹的建模方面达到了最先进水平，同时在短期预测方面具有竞争力并且需要更少的计算量，通过一种新颖的指标（NPSS）评估长期预测能力，配合用户研究，成功提高了模型的预测准确度。

    Sep, 2018

  • 人体运动预测的多层动作注意力

    介绍了一种基于注意力机制的前馈神经网络，利用运动的重复性和历史上下文进行运动预测，通过图卷积网络对历史数据的运动模式进行有效利用，取得了三个数据集上最先进的结果。

    Jun, 2021