Abstract-Effektiv förståelse av miljön och noggrann bana förutsägelse av omgivande dynamiska hinder är avgörande för intelligenta system som autonoma fordon och hjuldrivna mobila robotik navigera i komplexa scenarier för att uppnå säker och hög kvalitet beslutsfattande, rörelseplanering och kontroll. På grund av framtidens osäkra natur är det önskvärt att dra slutsatser ur ett sannolikhetsperspektiv istället för deterministiska förutsägelser. I detta dokument föreslår vi ett villkorligt generativt neuralsystem (CGNS) för probabilistisk bana förutsägelse att approximera datadistributionen, med vilken realistiska, genomförbara och olika framtida bana hypoteser kan tas. Systemet kombinerar styrkor av villkorat latent rymdinlärning och variationsdifferentiering, och utnyttjar både statiskt sammanhang och interaktionsinformation med mjuka uppmärksamhetsmekanismer. Vi föreslår också en legaliseringsmetod för att integrera mjuka begränsningar i djupa neurala nätverk med olika barriärfunktioner, som kan reglera och driva de genererade proverna i de genomförbara regionerna. Det föreslagna systemet utvärderas på flera offentliga referensdataset för förutsägelse av gångbanan och en rondell om naturalistiska kördata som samlas in av oss själva. De experimentella resultaten visar att vår modell uppnår bättre prestanda än olika baslinjestrategier när det gäller förutsägelsenoggrannhet.
En generativ neural system REF föreslås för att generera banor hypoteser i stället för sannolikheter.
Conditional Generative Neural System for Probabilistic Trajectory Prediction
{'venue': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}