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提出了社会时空图卷积神经网络（Social STGCNN），它通过将交互建模为一个图来代替聚合方法的需要。实验结果表明，与以前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）提高了20%，平均位移误差（ADE）提高了8.5倍，推理速度提高了48倍。此 …
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（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能性进行预测。AttenGAN 包括一个生成器和一个判别器，生成器根据行人过去 …
在使用两步路时，你可以设置轨迹记录的时间间隔和距离间隔，从而让你的手机获得更续航。 两步路还支持等高线图层叠加，你可以在卫星图上叠加等高线图，省去了在两种地图间来回切换的麻烦。两步路不仅可以一键分享轨迹，…
自动驾驶关键环节：行人的行为意图建模和预测 (上) 【导读】介绍一下最近行人行为意图建模和预测的研究工作，还是分上下两部分，本文为上半部分。. 比较早的是斯坦福大学 2016 年的工作。. 行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。. 在这样的场景中 ...
本文详细阐述了外卖平台在基于神经网络StarNet的行人轨迹交互预测算法的研究。. 有关轨迹预测算法的研究还在继续，希望能与同行一起交流学习。. 1. 背景. 民以食为天，如何提升超大规模配送网络的整体配送效率，改善数亿消费者在”吃“方面的体验，是一项 ...
数据挖掘领域顶级会议期刊及其分析 qq_31954489: 转自哪里呀？不全啊！！！！！！还剩了一半。如鲠在喉！！！！。。。。。。 计算机核心期刊排名及投稿信息 CouchDB: 老师应该发了不少了吧 数据挖掘领域顶级会议期刊及其分析 river0821: 有人说ACM的
ICRA 2020轨迹预测竞赛冠军的方法总结. 行人轨迹预测问题是无人驾驶技术的重要一环，已成为近年来的一项研究热点。. 在机器人领域国际顶级会议ICRA 2020上，美团无人配送团队从一百多支队伍中脱颖而出，在行人轨迹预测竞赛中夺得第一名。. 本文系对该预测 ...
通过在公开数据集上与自采集的行人视频数据集上进 行实验，验证了改进后的多人跟踪算法的部分指标有提升。 II （3）行人运动轨迹预测方法：设计了一种基于社交-距离感知长短期记忆网 络（Long Short-Term Memory，LSTM）与视觉注意力机制的行人运动轨迹
为了预测行人在复杂场景中的行走轨迹，提出了一种基于生成对抗网络的可解释模型。. 该模型以场景中行人的历史轨迹信息和场景环境信息作为模型的输入，并在生成对抗网络中引入了物理注意力机制和社会注意力机制对行人轨迹进行预测。. 其中，物理注意力 ...
应用卡尔曼滤波对机器人行人跟随--路径轨迹预测 由于卡尔曼滤波能够依靠变量上一个时刻的值和当前时刻的值对下一时刻的值进行预测，我们如果依据前几个时刻的跟随目标轨迹坐标点，对下一个时刻的目标轨迹坐标点进行预测，不断的迭代，这里有个思路是当下一时刻目标没有丢失时， …
提出了社会时空图卷积神经网络（Social STGCNN），它通过将交互建模为一个图来代替聚合方法的需要。实验结果表明，与以前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）提高了20%，平均位移误差（ADE）提高了8.5倍，推理速度提高了48倍。此 …
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在使用两步路时，你可以设置轨迹记录的时间间隔和距离间隔，从而让你的手机获得更续航。 两步路还支持等高线图层叠加，你可以在卫星图上叠加等高线图，省去了在两种地图间来回切换的麻烦。两步路不仅可以一键分享轨迹，…
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通过在公开数据集上与自采集的行人视频数据集上进 行实验，验证了改进后的多人跟踪算法的部分指标有提升。 II （3）行人运动轨迹预测方法：设计了一种基于社交-距离感知长短期记忆网 络（Long Short-Term Memory，LSTM）与视觉注意力机制的行人运动轨迹
为了预测行人在复杂场景中的行走轨迹，提出了一种基于生成对抗网络的可解释模型。. 该模型以场景中行人的历史轨迹信息和场景环境信息作为模型的输入，并在生成对抗网络中引入了物理注意力机制和社会注意力机制对行人轨迹进行预测。. 其中，物理注意力 ...
应用卡尔曼滤波对机器人行人跟随--路径轨迹预测 由于卡尔曼滤波能够依靠变量上一个时刻的值和当前时刻的值对下一时刻的值进行预测，我们如果依据前几个时刻的跟随目标轨迹坐标点，对下一个时刻的目标轨迹坐标点进行预测，不断的迭代，这里有个思路是当下一时刻目标没有丢失时， …
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