Att förutse framtida situationer från streamingsensordata är en viktig utmaning för den mobila robotiken och automatiserade fordon. Vi tar itu med problemet med att förutsäga vägen för objekt med flera dynamiska lägen. Dynamiken i sådana mål kan beskrivas med ett Switching Linear Dynamical System (SLDS). Men förutsägelser från denna probabilistiska modell kan inte förutse när en förändring i dynamiskt läge kommer att ske. Vi föreslår att extrahera olika typer av signaler med datorseende för att ge sammanhang på målets beteende, och införliva dessa i en Dynamic Bayesian Network (DBN). DBN utökar SLDS genom att konditionering läget övergångs sannolikheter på ytterligare sammanhang stater. Vi beskriver effektiv online slutledning i denna DBN för probabilistiska väg förutsägelse, redovisning av osäkerhet i både mätningar och målbeteende. Vår strategi illustreras av två scenarier inom området intelligenta fordon som rör fotgängare och cyklister, så kallade Sårbara trafikanter (VRU). I sammanhanget ingår här VRU:s statiska miljö, dess dynamiska miljö och dess observerade handlingar. Experiment med hjälp av stereoseendedata från ett fordon i rörelse visar att den föreslagna metoden resulterar i mer exakta vägprognoser än SLDS vid den relevanta korta tidshorisonten (1 s). Den överträffar något en beräkning som är mer krävande än den senaste tekniken.
Kooij m.fl. REF beskriver oskyddade trafikanters rörelse med ett dynamiskt Bayesian Network.
Context-Based Path Prediction for Targets with Switching Dynamics
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}