基于社会注意力机制的行人轨迹预测方法研究

作     者：李琳辉 周彬 连静 周雅夫 LI Linhui;ZHOU Bin;LIAN Jing;ZHOU Yafu

作者机构：大连理工大学汽车工程学院辽宁大连116024 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连116024 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61976039,No.51775082) 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(No.DUT19LAB36,No.DUT17LAB11) 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2020年第41卷第6期

页      码：175-183页

摘      要：为提高行人交互中轨迹预测速度、精度与模型可解释性,提出了一种基于社会注意力机制的GAN模型。首先,定义了一种新型社会关系,对行人间的影响进行社会关系建模,设计了基于注意力机制的网络模型,提高了网络预测速度和可解释性。然后,探索不同池化汇集机制对预测结果的影响,确定性能优异的池化模型。最后,搭建了轨迹预测网络,并在UCY和ETH数据集中进行训练。实验结果表明,所提模型预测精度优于现有方法,且实时性较现有方法提升18.3%。

主 题 词：行人轨迹预测 生成对抗网络 注意力机制 社会力模型 最优池化模型 

学科分类：0810[工学-土木类] 1205[管理学-图书情报与档案管理类] 0839[0839] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.11959/j.issn.1000−436x.2020100

馆 藏 号：203940216...