Abstract-Problemet med att modellera navigation beteende av flera interagerande agenter uppstår i olika områden, inklusive robotik, datorgrafik, och beteendevetenskap. I detta dokument presenterar vi en strategi för att lära sig det sammansatta navigeringsbeteendet hos interagerande agenter från demonstrationer. Beslutsprocessen som i slutändan leder till de observerade kontinuerliga banorna hos agenterna omfattar ofta också diskreta beslut, som delar upp utrymmet för sammansatta banor i homotopiklasser. Därför använder vår metod en blandning sannolikhetsfördelning som består av en diskret fördelning över homotopy klasser och kontinuerliga fördelningar över de sammansatta banor för varje homotopy klass. Vår strategi lär sig modellparametrarna för denna distribution som i förväntan motsvarar det observerade beteendet i termer av användardefinierade funktioner. För att beräkna funktionsförväntningarna över de högdimensionella kontinuerliga distributionerna använder vi Hamiltonian Markov chain Monte Carlo sampling. Vi utnyttjar att distributionerna är mycket strukturerade på grund av fysiska begränsningar och vägleder provtagningsprocessen till regioner med hög sannolikhet. Vi tillämpar vår strategi för att lära sig fotgängarnas beteende och visar att det överträffar toppmoderna metoder.
För att ta itu med detta problem och möjliggöra korrekt modellering av fotgängare beteende, REF föreslår datorfunktioner förväntningar med Hamiltonian Markov kedjan Monte Carlo provtagning.
Learning to predict trajectories of cooperatively navigating agents
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}