Detta dokument rapporterar om en datadriven, interaktionsmedveten rörelseförutsägelse för fotgängare i miljöer belamrade med statiska hinder. När robotar navigerar i sådana arbetsutrymmen som delas med människor, behöver de exakta rörelseprognoser för de omgivande fotgängarena. Mänskligt navigationsbeteende påverkas till största delen av deras omgivande fotgängare och av de statiska hindren i deras närhet. I detta papper introducerar vi en ny modell baserad på Long-Short Term Memory (LSTM) neurala nätverk, som kan lära mänskliga rörelsebeteende från demonstrerade data. Såvitt vi vet är detta den första metoden med LSTMs, som omfattar både statiska hinder och omgivande fotgängare för banprognoser. Som en del av modellen introducerar vi ett nytt sätt att koda omgivande fotgängare baserat på ett 1d-grepp i polarvinkelutrymme. Vi utvärderar nyttan av interaktion-medveten rörelse förutsägelse och mervärdet av att införliva statiska hinder på både simulering och verkliga dataset genom att jämföra med state-of-the-art metoder. Resultaten visar, att vårt nya tillvägagångssätt överträffar de andra tillvägagångssätten samtidigt som det är mycket beräkningseffektivt och att med hänsyn till statiska hinder för rörelseprognoser avsevärt förbättrar förutsägelsenoggrannheten, särskilt i belamrade miljöer.
När det däremot gäller modellering av statiska sammanhang föreslog REF en LSTM-baserad modell för fotgängares rörelseförutsägelse som införlivar kartan över statiska hinder och omgivande fotgängares position.
A Data-driven Model for Interaction-Aware Pedestrian Motion Prediction in Object Cluttered Environments
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}