Nov, 2023

GBD-TS：基于树采样算法的目标导向行人轨迹预测与扩散

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TL;DR使用 GBD-TS 方法，基于扩散网络和目标预测，预测行人的多模态轨迹，并通过通用特征的树采样算法大幅减少推理时间，实现了实时推断并取得了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • 针对风格化行走合成的去噪扩散概率模型

    本文提出了一种使用去噪扩散概率模型（DDPM）生成风格化人体运动的框架，将两个任务集成到一个管道中，与传统运动合成方法相比，具有更高的风格多样性，实验结果表明，该系统可以生成高质量且多样化的行走动作。

    Sep, 2022

  • 基于扩散的环境感知轨迹预测

    基于扩散的生成模型用于多智能体轨迹预测，具有学习数据多样性、提高预测准确性和应对不确定交通状况的实用性。

    Mar, 2024

  • DICE: 用于轨迹预测的多样化扩散模型与评分

    在动态环境中，道路用户轨迹预测是一个具有挑战性但十分关键的任务，特别适用于自动驾驶等各种应用。本研究提出了一种新的框架，以计算高效的方式利用扩散模型来预测未来的轨迹。我们展示了该方法在常见的行人和自动驾驶基准数据集上取得了最先进的性能。

    Oct, 2023

  • 可迁移的 GNN 自适应轨迹预测

    提出了一种新颖的可传递图神经网络（T-GNN）框架，该框架在统一框架中联合进行轨迹预测和域对齐。 结果表明所提出的方法对于解决不同轨迹域之间的差异具有优越的性能。

    Mar, 2022

  • 基于扩散的运动行为预测的可控多样性采样

    自动驾驶任务中，在复杂交通环境中进行轨迹预测需要遵循现实世界的环境条件和行为多模态。我们介绍了一种名为 Controllable Diffusion Trajectory (CDT) 的新型轨迹生成器，它将地图信息和社交交互融入到基于 Transformer 的条件去噪扩散模型中，以指导未来轨迹的预测。通过引入行为标记，如直行、向右转或向左转，确保轨迹呈现多模态，并且使用预测的终点作为替代行为标记，以促进准确轨迹的预测。在 Argoverse 2 基准测试中的大量实验表明，CDT 在复杂城市环境中生成多样且符合场景要求的轨迹。

    Feb, 2024

  • MG-TSD: 多粒度时间序列扩散模型的引导式学习过程

    引入了一种新颖的多粒度时间序列扩散（MG-TSD）模型，通过利用数据中的内在粒度级别作为中间扩散步骤的给定目标来指导扩散模型的学习过程，实现了最先进的预测性能。

    Mar, 2024

  • Diffusion-TS: 通用时间序列生成的可解释扩散

    Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) are becoming the leading paradigm for generative models. In this paper, we propose Diffusion-TS, a novel diffusion-based framework that generates high-quality multivariate time series samples using an encoder-decoder transformer with disentangled temporal representations, aiming to satisfy both interpretability and realness.

    Mar, 2024

  • 高斯过程动力学模型与行人活动识别用于行人路径、姿态和意图预测

    研究提出了一种基于均衡高斯过程动态模型的方法，用于预测未来的行人路径和意图，并支持实时的活动类型预测以改进自动紧急制动系统，并取得了较高的准确率。

    Apr, 2020

  • 无监督采样促进基于随机人类轨迹的预测

    本论文提出了一种名为 BOsampler 的新方法，通过贝叶斯优化的方法，在长尾效应区域探索潜在路径的过程中，提高了随机预测的采样效率，该方法不需要重新训练，可与现有的随机预测模型集成，实验结果表明该方法的有效性。

    Apr, 2023

  • GPS 轨迹生成的扩散模型

    本文提出基于扩散模型的轨迹生成框架 Diff-Traj，并通过轨迹 UNet (Traj-UNet) 结构提取轨迹特征，使其能视为高质量的轨迹生成应用程序，并保留原始分布。

    Apr, 2023