Trajectory förutsägelse är en kritisk teknik i navigeringen av robotar och autonoma fordon. Den komplexa trafiken och den dynamiska osäkerheten ger dock upphov till utmaningar när det gäller effektiviteten och robustheten i modellering. Vi avser en datadriven strategi socialt medvetna Kalman neurala nätverk (SAKNN) där interaktionsskiktet och Kalman skiktet är inbäddade i arkitekturen, vilket resulterar i en klass av arkitekturer med stor potential att direkt lära sig från hög varians sensor ingång och robust generera låga varians utfall. Utvärderingen av vår strategi för NGSIM-data visar att SAKNN presterar toppmodernt på förutsägelseeffektiviteten på relativt lång sikt och avsevärt förbättrar signal-till-brus-förhållandet för den förutsagda signalen.
REF använder ett interaktionslager och ett Kalman-filter som är inbäddat i arkitekturen för att lära sig höga varianssensoringångar.
Socially Aware Kalman Neural Networks for Trajectory Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}