Abstract-För att robotar ska vara en del av vårt dagliga liv, måste de kunna navigera bland folkmassor inte bara säkert utan också på ett socialt överensstämmande sätt. Detta är ett utmanande problem, eftersom människor tenderar att navigera genom att implicit samarbeta med varandra för att undvika kollisioner, medan de är på väg mot sina respektive destinationer. Tidigare metoder har använt handgjorda funktioner baserade på närhet till modellera människa-human och människa-robotinteraktioner. Dessa tillvägagångssätt kan dock bara modellera enkla interaktioner och misslyckas med att generalisera för komplexa trånga inställningar. I detta dokument utvecklar vi en strategi som modellerar den gemensamma fördelningen över framtida banor för alla samverkande agenter i publiken, genom en lokal interaktionsmodell som vi tränar med hjälp av verkliga mänskliga bana data. Interaktionsmodellen utgår från hastigheten hos varje agent baserat på den rumsliga orienteringen hos andra agenter i hans närhet. Under förutsägelse, vår strategi drar slutsatsen att agenten från sin tidigare bana och använder den lärda modellen för att förutsäga dess framtida bana. Vi demonstrerar vår metods prestanda mot ett toppmodernt synsätt på en offentlig datauppsättning och visar att vår modell överträffar varandra när vi förutsäger framtida banor för längre horisonter.
I REF framtida banor för alla interagerande medel modelleras genom att lära sociala interaktioner från verkliga data med hjälp av en Gaussian Process-modell.
Modeling cooperative navigation in dense human crowds
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}