Abstrakt. Att förutsäga banor för fotgängare är väsentligt för autonoma robotar som delar samma miljö med människor. För att effektivt och säkert kunna interagera med människor måste förutsägelsen om banan vara både exakt och beräknande effektiv. I detta arbete föreslår vi en konvolutionell neurala nätverk (CNN) baserad mänsklig bana förutsägelse tillvägagångssätt. Till skillnad från nyare LSTM-baserade mullvadar som går sekventiellt till varje ram stöder vår modell ökad parallellism och effektiv tidsrepresentation. Den föreslagna kompakta CNN-modellen är snabbare än den nuvarande metoden men ger ändå konkurrenskraftiga resultat.
I REF föreslog författarna ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att ersätta LSTM.
Convolutional Neural Network for Trajectory Prediction
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}