SCAN：一种用于联合多智能体意图预测的空间上下文注意力网络
计算机视觉与模式识别
2021-03-25 v2 多智能体系统
摘要
自主智能体在以人为中心环境中的安全导航需要理解和预测邻近行人的运动。然而，预测行人意图是一个复杂问题。行人运动受复杂社会导航规范支配，依赖于邻居轨迹，且本质上为多模态。本工作中，我们提出 SCAN，一种空间上下文注意力网络，可联合预测场景中所有人 socially-acceptable 的多个未来轨迹。SCAN 使用一种新颖的空间注意力机制编码空间邻近邻居的影响，与最先进的空间注意力方法相比，其依赖更少假设、参数高效且更具可解释性。通过在多个数据集上的实验，我们证明我们的方法在预测意图准确性方面也能在定量上优于最先进的轨迹预测方法。
引用
@article{arxiv.2102.00109,
title = {SCAN: A Spatial Context Attentive Network for Joint Multi-Agent Intent Prediction},
author = {Jasmine Sekhon and Cody Fleming},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00109},
year = {2021}
}