【摘 要】
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针对长短期记忆网络(LSTM)在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人,且无法进行多种可能性预测的问题,提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型(Atten GAN),来对行人交互模式
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775332,51675329,51675342);机械系统与振动国家重点实验室课题(GZ2016KF001,GKZD020018);特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室开放课题(GZ2016KF001)~~
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针对长短期记忆网络(LSTM)在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人,且无法进行多种可能性预测的问题,提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型(Atten GAN),来对行人交互模式进行建模和概率性的对多种合理可能性进行预测。Atten GAN包括一个生成器和一个判别器,生成器根据行人过去的轨迹概率性的对未来进行多种可能性预测,判别器用来判断一个轨迹是真实的还是由生成器伪造生成的,进而促进生成器生成符合社会规范的预测轨迹。生成器由一个编码器和一个解码器组成,在每一个时刻,编码器的LSTM综合注意力机制给出的其他行人的状态,将当前行人个体的信息编码为隐含状态。预测时,首先用编码器LSTM的隐含状态和一个高斯噪声连接来对解码器LSTM的隐含状态初始化,解码器LSTM将其解码为对未来的轨迹预测。在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,Atten GAN模型不仅能够给出符合社会规范的多种合理的轨迹预测,并且在预测精度上相比传统的线性模型(Linear)、长短期记忆网络模型(LSTM)、社会长短期记忆网络模型(S-LSTM)和社会对抗网络模型(S-GAN)有所提高,尤其在行人交互密集的场景下具有较高的精度性能。对生成器多次采样得到的预测轨迹的可视化结果表明,所提模型具有综合行人交互模式,对未来进行联合性、多种可能性预测的能力。
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