Oct, 2021

基于滑动顺序 CVAE 和时变社交感知重新思考的轨迹预测

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TL;DR本文提出了一种名为 CSR 的新型轨迹预测方法，由串联的条件变分自动编码器模块和社交感知回归模块组成。实验结果表明，与现有技术相比，在斯坦福无人机数据集（SDD）和 ETH / UCY 上，该方法的表现提高了约 38.0％和 22.2％。
pedestrian trajectory predictionconditional variational autoencodersocially-aware regressionmodel efficiencyexperiment results
发现论文，激发创造
  • SocialCVAE: 通过交互条件化潜变量预测行人轨迹

    本文提出了一种应用社交条件变分自动编码器（SocialCVAE）来预测行人轨迹的方法，该方法利用条件变分自动编码器（CVAE）来探索人类运动决策中的行为不确定性，通过使用基于能量的相互作用模型生成交互能量图，提高了行人轨迹预测的准确性。

    Feb, 2024

  • SocialVAE: 使用时间次级潜变量进行人类轨迹预测

    本文提出了一种基于时间的变分自编码器的人行道预测方法，该方法结合了社交关注机制和向后后验近似，能够更好地提取行人导航策略，实现了在多个基准测试集上超越现有最先进性能。

    Mar, 2022

  • Social-DualCVAE: 基于社交互动模式感知与双重条件变分自编码器的多模态轨迹预测

    本文提出了一种基于双条件变分自编码器的社交多模式轨迹预测模型，该模型可通过学习社交交互模式，以及先前轨迹信息进行轨迹预测，并在流行的轨迹基准测试中表现出优异的性能。

    Feb, 2022

  • 基于注意力的社交图变换网络用于随机轨迹预测

    提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法，它结合了图卷积网络和 Transformer 网络，并通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图，还设计了关注社交交互信息的模块。实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差，并显著减少碰撞的可能性，同时具备长时间预测的能力。

    Dec, 2023

  • 基于空间交互变换器网络的行人轨迹预测

    本文介绍了一种基于空间交互转化器 (SIT) 的生成方法，该方法通过注意机制学习行人轨迹的时空相关性，并引入条件变分自动编码器 (CVAE) 框架对行人的未来潜在运动状态进行建模。大规模交通数据集 nuScenes 上的实验结果表明，SIT 的性能优于最先进的方法，并在具有挑战性的 ETH 和 UCY 数据集上得到了验证。

    Dec, 2021

  • 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

  • GSGFormer: 多模态行人轨迹生成式社交图变换

    GSGFormer 是一个创新的生成模型，能够考虑复杂的相互作用并提供大量潜在的行为模式来预测行人的轨迹。通过采用异构图神经网络捕捉行人、语义地图和潜在目的地之间的相互作用，以及使用 Transformer 模块提取时间特征和采用 CVAE-Residual-GMM 模块生成多样的行为模态，GSGFormer 在多个公共数据集上的评估中不仅超过了领先方法的表现（在数据充足时），而且在数据有限时仍具有竞争力。

    Dec, 2023

  • 基于动作的对比学习用于轨迹预测

    本文研究车辆自主驾驶等人机交互场景下，预测第一视角的跟随摄像头采集到的行人轨迹，提出一种基于行人行为的对比学习损失、采样策略，辅以 CVAE 生成附加样本，将该对比框架与轨迹预测模型集成可显著提高模型预测效果，在多个基准测试中超过当前最先进的方法。

    Jul, 2022

  • 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

  • BiTraP: 双向行人轨迹预测与多模态目标估计

    本论文介绍了一种基于条件变分自编码器的双向多模态轨迹预测方法 BiTraP，该方法采用目标条件化方法和双向编 / 解码器结构以提高长期轨迹预测准确性，其在第一人称视角和鸟瞰视角均表现良好，比最先进的轨迹预测方法提高了约 10-50%。研究还发现，CVAE 中的目标模型对预测的多模态轨迹分布产生直接影响，这为碰撞回避和导航系统等机器人应用的轨迹预测器设计提供了指导。

    Jul, 2020