Abstract-Vi lär oss rörelse modeller för cykelväg förutsägelse på verkliga spår som erhållits från ett fordon i rörelse, och föreslår att utnyttja den lokala väg topologin för att få bättre prediktiva distributioner. Spåren är extraherade från Tsinghua-Daimler Cyclist Benchmark för cyklistdetektion, och korrigeras för fordon egorörelser. Spåren är sedan rumsligt anpassade till lokala kurvor och korsningar på vägen. Vi studerar en standardmetod för vägförutsägelse i litteraturen baserad på Kalman Filters, samt en blandning av specialiserade filter relaterade till specifika vägorienteringar vid korsningar. Våra experiment visar en förbättrad förutsägelsenoggrannhet (upp till 20% på skarpa varv) av att blanda specialiserade rörelsemodeller för kanoniska riktningar, och förkunskaper om vägtopologi. De nya spårdata kompletterar de befintliga video-, divergens- och notuppgifter som finns i det ursprungliga riktmärket och kommer att göras tillgängliga för allmänheten.
I REF, Pool et al. införde en rörelsemodell för förutsägelse av cykelbanan från ett fordon i rörelse, inklusive kunskap om den lokala vägtopologin.
Using road topology to improve cyclist path prediction
{'venue': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}