Robotar som navigerar genom människor måste kunna planera säkra, effektiva och mänskliga förutsägbara banor. Detta är ett särskilt utmanande problem eftersom det kräver att roboten förutsäger framtida mänskliga banor inom en publik där alla implicit samarbetar med varandra för att undvika kollisioner. Tidigare tillvägagångssätt till mänsklig bana förutsägelse har modellerat växelverkan mellan människor som en funktion av närhet. Men det är inte nödvändigtvis sant som vissa människor i vår omedelbara närhet rör sig i samma riktning kanske inte är lika viktigt som andra människor som är längre bort, men det kan kollidera med oss i framtiden. I detta arbete, föreslår vi social uppmärksamhet, en ny bana förutsägelse modell som fångar den relativa betydelsen av varje person när navigera i publiken, oavsett deras närhet. Vi demonstrerar vår metods prestanda mot ett toppmodernt tillvägagångssätt på två allmänt tillgängliga crowd dataset och analyserar den utbildade uppmärksamhetsmodellen för att få en bättre förståelse för vilka omgivande agenter människor tar hand om, när de navigerar i en publik.
I REF föreslås en uppmärksamhetsmodell som fångar den relativa betydelsen av varje omgivande fotgängare när de navigerar i folkmassan, oavsett deras närhet.
Social Attention: Modeling Attention in Human Crowds
{'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']}