Sammanfattning av denna webbsida: Att förstå dynamiken i en miljö, såsom förflyttning av människor och fordon, är avgörande för att agenter ska kunna uppnå långsiktig autonomi i stadsmiljöer. Detta kräver utveckling av metoder för att fånga den multimodala och probabilistiska karaktären av rörelsemönster. Vi presenterar Kernel Trajectory Maps (KTM) för att fånga banor av rörelse i en miljö. KTM:er utnyttjar kärnornas uttryckskraft från icke-parametrisk modellering genom att projicera indatabanor på en uppsättning representativa banor, för att villkora en sekvens av observerade waypoint-koordinater och förutsäga en multimodal fördelning över möjliga framtida banor. Utgången är en blandning av kontinuerliga stokastiska processer, där varje förverkligande är en kontinuerlig funktionell bana, som kan ifrågasättas vid godtyckligt fina tidssteg.
För att ta itu med denna fråga infördes Kernel Trajectory Maps (KTMs) Ref.
Kernel Trajectory Maps for Multi-Modal Probabilistic Motion Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}