Abstract-This paper presents a new context-based approach for gående rörelse förutsägelse i trånga, urbana korsningar, med den extra flexibiliteten av förutsägelse i liknande, men nya, miljöer. Tidigare, [1] kombinerade Markovianbaserade och klusterbaserade metoder för att lära sig rörelse primitiva i en rutnätsbaserad värld och därefter förutsäga fotgängare banor genom att modellera övergången mellan lärda primitiva som en Gaussian Process (GP). Detta arbete utökar detta förhållningssätt genom att införliva semantiska funktioner från miljön (relativ avstånd till trottoarkant och status för fotgängare trafikljus) i GP formulering för mer exakta förutsägelser av fotgängare banor över samma tidsskala. Vi utvärderar den nya metoden för verkliga data som samlas in med hjälp av ett av fordonen i MIT Mobility On Demand-flottan [2]. Resultaten visar 12,5% förbättring i förutsägelse noggrannhet och en 2,65× minskning i Area Under kurvan (AUC), som används som ett mått för att kvantifiera spännvidden av förutsagda uppsättning banor, så att en lägre AUC motsvarar en högre nivå av förtroende i den framtida riktningen av fotgängare rörelse.
REF utvecklade en Gaussian Process modell som innehåller kontextuella funktioner såsom avståndet till trottoarkanten och till trafikljuset.
Context-Aware Pedestrian Motion Prediction In Urban Intersections
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}