一种用于行人区轨迹预测的端到端学习方法
人工智能
2021-01-06 v2 机器学习
机器人学
摘要
本文旨在探索异质行人区中的轨迹预测问题，其中社会动力学表征是一大挑战。为此提出了一种基于注意力机制从多因素输入中学习社交交互的端到端学习框架，以提升预测精度。
引用
@article{arxiv.2004.04787,
title = {An End-to-End Learning Approach for Trajectory Prediction in Pedestrian Zones},
author = {Ha Q. Ngo and Christoph Henke and Frank Hees},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04787},
year = {2021}
}
备注
Submitted 23 March 2020