Abstract-I detta dokument introducerar vi en metod för att lära sig rörelsemönster i dynamiska miljöer. Representationer av dynamiska miljöer har på senare tid fått allt större uppmärksamhet i forskarsamhället. Att förstå dynamiska miljöer ses som en av de viktigaste utmaningarna för att möjliggöra autonom navigering i verkliga scenarier. Att representera den timliga dimensionen är emellertid en utmaning som ännu inte har lösts. I detta dokument introducerar vi en rumslig representation, som inkapslar det statistiska dynamiska beteende som observerats i miljön. Den föreslagna Conditional Transition Map (CTMap) är en rutnätsbaserad representation som associerar en sannolikhetsfördelning för ett objekt som lämnar cellen, med tanke på dess ingångsriktning. Övergångsparametrarna lärs av en tidssignal för närvaro på celler genom att använda en lokal cross correlation metod. I det här dokumentet introducerar vi CTKarta, inlärnings metoden och presentera en proof-ofconcept metod för att uppskatta framtida vägar av dynamiska objekt, som kallas villkorlig sannolikhet propagation Tree (CPPTree). Utvärderingen görs med hjälp av en verklig datauppsättning som samlas in i en hektisk rondell.
I Conditional Transition Maps som utvecklats av Kucner et al. REF, den tvärcelliga rumsliga relationen är modellerad som en sannolikhetsfördelning av ett objekt som lämnar till en granne cell villkorad på ingången riktning.
Conditional transition maps: Learning motion patterns in dynamic environments
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}