空时社交关系池化行人轨迹预测模型

摘要：

针对社会对抗网络行人轨迹生成模型(SGAN)对行人长时社交关系考虑不足的问题,提出一种空时社交关系池化行人轨迹预测模型.通过空时社交汇集机制学习行人观测序列的全部社交,获得空时映射的社交汇集向量,再利用关系池化的方法,将空时社交汇集向量池化为“引力-斥力”关系的社交向量,作为RNN解码器隐藏态输入的一部分,使模型既能保持行人短时社交敏感性,又能增强长时社交关系的记忆,提高模型对行人复杂社交下的预测精度.为了验证提出模型的可靠性,使用公开标准数据集ETH和UCY来测试性能,实验表明模型相比于SGAN,平均偏移精度误差提升20％,最终偏移精度误差提升13.9％.

关键词：轨迹预测、空时社交汇集、关系池化

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省自然科学基金

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1918-1925