En önskvärd förmåga för autonoma bilar är att exakt förutsäga fotgängare rörelse nära korsningar för säker och effektiv banplanering. Vi är intresserade av att utveckla överföringslärande algoritmer som kan tränas på fotgängare banor samlas i en korsning och ändå ger exakta förutsägelser av banorna i en annan, tidigare osynlig korsning. Vi diskuterade först funktionen urval av överförbara fotgängare rörelse modeller i allmänhet. Efter denna diskussion utvecklade vi en överförbar rörelseförutsägelsealgoritm baserad på Inverse Förstärkning Learning (IRL) som härleder fotgängar intentioner och förutsäger framtida banor baserade på observerad bana. Vi utvärderade vår algoritm vid tre korsningar. Vi använde noggrannheten av förstärkt semi-nonnegativ sparse kodning (ASNSC), tränade och testade i samma skärningspunkt som en baslinje. Resultatet visar att den föreslagna algoritmen förbättrar baslinjenoggrannheten med en statistiskt signifikant procentandel i både icke-överföringsuppgift och överföringsuppgift.
Ref fokuserar till exempel på överföring av lärande för fotgängares rörelse i korsningar med hjälp av Inverse Enhancement Learning (IRL) där man kan dra slutsatsen att man utnyttjar målplatser.
Transferable Pedestrian Motion Prediction Models at Intersections
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}