Abstract-Mobile robotar som arbetar i en delad miljö med människor behöver förmågan att förutsäga människors rörelser för att bättre planera sina navigationsåtgärder. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att förutsäga fotgängares rörelser. Våra metodskäl om hela banor som uppstår från interaktioner mellan människor i navigeringsuppgifter. Den tillämpar en maximal entropi inlärningsmetod baserad på funktioner som fångar relevanta aspekter av banorna för att bestämma sannolikhetsfördelningen som ligger till grund för mänskligt navigeringsbeteende. Därför kan vår strategi användas av mobila robotar för att förutsäga kommande interaktioner med fotgängare och därmed reagera på ett socialt överensstämmande sätt. I omfattande experiment utvärderar vi förmågan och noggrannheten i vårt tillvägagångssätt och visar att vår algoritm överträffar den populära sociala kraftmetoden, ett toppmodernt tillvägagångssätt. Dessutom visar vi hur vår algoritm kan användas för autonom robotnavigering med hjälp av en riktig robot.
I REF Kuderer m.fl. lägga fram ett tillvägagångssätt för att förutsäga framtida mänskliga banor på grundval av en inlärd uppsättning funktioner som fångar relevanta egenskaper hos mänskliga banor i befolkad miljö.
Feature-based prediction of trajectories for socially compliant navigation
{'venue': 'In Proceedings of Robotics: Science and Systems (RSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}