深度社会力模型
机器学习
2021-09-27 v1
摘要
Helbing与Molnar于1995年提出的社会力模型是行人仿真的基石。本文引入一种可微分的社会力模型仿真,其中通过使用以神经网络形式的通用函数逼近器,放宽了关于相互作用势形状的假设。经典的基于力的行人仿真在正面碰撞路径上会出现不自然的锁死行为。此外,它们无法建模行人依据地理区域而偏好从右侧或左侧相互避让的偏置。我对更一般相互作用势的实验表明,前端具有尖点的势可避免锁死。此外,非对称相互作用势会在行人相互避让时导致左偏或右偏。
引用
@article{arxiv.2109.12081,
title = {Deep Social Force},
author = {Sven Kreiss},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12081},
year = {2021}
}