Att förstå mänskligt rörelsebeteende är avgörande för autonoma rörliga plattformar (som självkörande bilar och sociala robotar) om de ska kunna navigera i människocentrerade miljöer. Detta är en utmaning eftersom den mänskliga rörelsen till sin natur är multimodal: med tanke på en historia av mänskliga rörelsevägar finns det många socialt rimliga sätt som människor kan röra sig på i framtiden. Vi tar itu med detta problem genom att kombinera verktyg från sekvensförutsägelse och generativa kontrariska nätverk: en återkommande sekvens-till-sekvens modell observerar rörelsehistorier och förutsäger framtida beteende, med hjälp av en ny pooling mekanism för att aggregera information över människor. Vi förutspår socialt rimliga framtider genom att träna mot en återkommande discriminator, och uppmuntra olika förutsägelser med en ny sort förlust. Genom experiment på flera dataset visar vi att vårt tillvägagångssätt överträffar tidigare arbete när det gäller noggrannhet, variation, kollisionsundvikande och beräkningskomplexitet.
REF använde ett Generative Adversarial Network (GAN) för att skilja mellan flera möjliga vägar.
Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}