【摘 要】
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为提高行人在复杂交通场景中交互的安全性，提出一种基于Social-GAN（Social-Generative Adversarial Network）网络的行人轨迹预测算法SAN-GAN（Social Angle Norm-GAN）。该算法首先以行人历史位置信息与头部信息为输入，通过轨迹生成器LSTM网络（Long Short Term Memory Networks）获取行人隐藏特征信息，并基于
【机 构】
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重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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重庆市研究生科研创新项目（gzlcx20222128）； 重庆市巴南区科技成果转化及产业化专项（2020TJZ022）； 重庆市自然科学基金面上项目（cstc2021jcyj-msxmX0183）； 重庆市留学人员回国创业创新支持计划资助项目（cx2021070）；
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为提高行人在复杂交通场景中交互的安全性，提出一种基于Social-GAN（Social-Generative Adversarial Network）网络的行人轨迹预测算法SAN-GAN（Social Angle Norm-GAN）。该算法首先以行人历史位置信息与头部信息为输入，通过轨迹生成器LSTM网络（Long Short Term Memory Networks）获取行人隐藏特征信息，并基于行人视野域模块捕捉行人视野域动态变化，对所有行人建立扇形视野域并筛选有效信息，从而驱动神经网络模型预测行人未来轨迹变化。通过将SAN-GAN与LSTM、Social-LSTM（Social-Long Short Term Memory Networks）、Social-GAN等轨迹预测算法进行对比实验，结果表明，SAN-GAN算法相较于其他算法，在预测3.2s的行人轨迹时，ADE分别平均降低65.8%,51.2%,10.7%,FDE分别平均降低73.6%,60.9%,10.4%。SAN-GAN能够有效的预测行人在复杂交通环境中进行交互的未来轨迹。
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