Aug, 2023

基于规则的错误检测和修正，实现运动轨迹分类

PDF
TL;DR利用基于规则的神经符号框架，改进了对运动轨迹进行分类的任务，用于支持安全应用部署，实验证明与目前最先进模型相比，其在训练时所有类别都出现的情况下准确率提高了 1.7％，在 40％的类别被省略的情况下，零样本和几样本情况下其准确率分别提高了 5.2％和 23.9％，而无需重新训练基础模型。
classificationmovement trajectoriessupervised neural modelserror correctionsecurity applications
发现论文，激发创造
  • 驾驶员安全：短期轨迹预测在自动驾驶车辆中的作用

    本研究使用 CARLA 模拟器开发了一个合成数据集，并使用卷积神经网络创建了一种端到端的短期轨迹预测模型，使得自动驾驶汽车能够更好地应对复杂情境，如行人穿越马路，车辆超车等，同时免去了对环境的显式编码。

    Jul, 2023

  • 基于图形的轨迹预测的差分约束运动模型评估

    研究了在自动驾驶中，配合基于图神经网络的支持物理运动模型的数据驱动方法的表现，结果表明，相比于动力学模型，更简单的低阶积分器模型更具优势，并且更高阶的数值求解器可以显著提高预测准确性。

    Apr, 2023

  • 基于上下文无关聚类的可靠、快速、准确的轨迹预测

    提出多阶段概率预测路径的自主系统的新方法，包括轨迹转换、位移时间序列聚类、轨迹生成和排序建议，使用深度特征聚类方法进行分布偏移、使用新的基于距离的排序建议进行轨迹生成和分配概率，从而比传统方法更有效且准确地在人和道路代理的轨迹数据上实现上胜于无上下文的深度生成模型，同时当比较最可能的轨迹时与点估计器表现相似。

    Jul, 2023

  • 无模型的复杂动态轨迹跟踪控制与机器学习

    通过模型无关的机器学习框架和储水计算方法，实现对双臂机器人操纵器的跟踪控制，仅使用部分观测状态，并且该控制框架在周期性和混沌信号方面表现出有效性和对测量噪声、干扰和不确定性的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 人体运动轨迹预测：综述

    该研究调查了人类运动轨迹预测的现有方法，提出了一个基于运动建模方法和上下文信息水平的分类法，讨论了目前技术的局限性并提出了未来研究的方向。

    May, 2019

  • 可行的车辆轨迹预测

    本文提出了一种新的自动驾驶车辆轨迹预测方法，名为 PTNet，其通过结合古典的纯追踪路径跟踪算法和现代基于图形的神经网络，能够在保证预测轨迹的物理现实性的同时，表现与其他最先进的方法相同，并且只需要原有方法所需数据的一半。

    Apr, 2021

  • 可解释式目标导向车辆轨迹预测模型

    自动驾驶中，理解车辆与周围环境的社交互动行为并预测其轨迹的能力对道路安全至关重要。为了克服神经网络方法在车辆轨迹预测中缺乏可解释性的问题，本文结合离散选择模型的可解释性与神经网络模型的高准确性，提出了一种能解释其预测结果而不降低准确度的模型，并通过使用 INTERACTION 数据集进行实现和评估，证明了该模型的有效性。

    Aug, 2023

  • 约束感知扩散模型的轨迹优化

    基于扩散模型的轨迹优化问题传统上使用神经网络生成高质量且多样化的解决方案，本文提出了一种新颖的考虑约束的扩散模型用于轨迹优化，引入了一种新颖的混合损失函数进行训练，能够最小化扩散样本与真实数据之间的约束违规问题，同时恢复原始数据分布，实验证明在桌面操纵和双车回避问题上，该模型在最小化约束违规和生成接近局部最优解的样本方面优于传统扩散模型。

    Jun, 2024

  • MTP-GO：基于图的概率多智能体轨迹预测与神经 ODE

    提出了一种名为 MTP-GO 的模型，该模型使用时间图神经网络对场景进行编码，并使用神经常微分方程实现运动模型，通过结合混合密度网络和卡尔曼滤波的概念提供多模态概率预测，证明了其在各种数据集上的预测能力优于现有方法

    Feb, 2023

  • 人类轨迹预测认证

    基于认证方法的轨迹预测模型提供了对于自主驾驶车辆中的鲁棒性问题、对抗性攻击和嘈杂观测的有效解决方案。

    Mar, 2024