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[书籍资源] 基于人-车交互的行人轨迹预测

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-11-3 16:55 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于人-车交互的行人轨迹预测

    * S- t+ t# T! W8 ~  s: E) B6 u2 S' K8 Q4 X3 Q! y5 ~& B
    6 |- S7 b1 F0 E  n4 ^3 R; `" ~" p
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    $ \" G# r; r. ^$ U4 R' z

    9 v# k7 z6 S& z2 ^% g/ I针对行人轨迹预测问题具有的复杂、拥挤的场景和社会交互问题,本文基于长短时记忆网络(Long + h, n6 [4 G# r8 j! U5 K
    Short-Term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出了一种基于人-
    5 N) s- j6 ~7 @6 ~1 u- C; z6 v车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适
    ! V8 m. Y- c! G) |0 _* u用于复杂的交通场景。所构建的 VP-LSTM 包括三个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行& R; p; t, G% E
    人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先" C5 U: P( ~/ c( O# e$ h
    设计了扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆。其次建9 s6 F+ g7 D& G8 P5 A
    立了三种不同的 LSTM 编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息。然后定义人-人、人-车交
    ) W% k- H, Z3 g; }: P) `互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高了社会信息的精度。再将
    1 E4 Z  J+ }* H- ]/ Q% J4 G" I人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息。最后将筛选后的社会信息与行% W1 v' u& ?& a8 e: [% W% u
    人历史轨迹序列一起输入到 LSTM 神经网络中进行行人轨迹预测。在课题组构建的 DUT 人-车交互数据集3 v; S( A1 V5 |2 d; [+ A
    上验证了本文提出的网络。实验结果表明,本文提出的方法能够准确地预测出交通场景中,行人未来一段+ o; @) U# c; C
    时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。
    5 s8 ]2 p) Y* B1 S2 m/ C
    . l, @( L) ^' ^5 X6 |
    3 h8 X0 b0 n& z9 `. B3 ^

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