Abstract-This paper presenterar ett nytt ramverk för exakt gående avsikt förutsägelse vid korsningar. Med tanke på vissa förkunskaper om kantlistgeometrin, kan det framlagda ramverket exakt förutsäga gångbanor, även i nya korsningar som det inte har utbildats på. Detta uppnås genom att man använder de kontravarianta komponenterna i banorna i koordinatsystemet på trottoarkanten, vilket säkerställer att omvandlingen av banor över skärningspunkterna är affin, oberoende av geometrin på trottoarkanten. Vår metod är baserad på den Augmented Semi Nonnegative Sparse Coding (ASNSC) formulering [1] och vi använder det som en baslinje för att visa förbättring i förutsägelse prestanda på verkliga fotgängare dataset samlas vid två skärningspunkter i Cambridge, med tydligt olika trottoarkanter och crosswalk geometrier. Vi visar en 7,2 % förbättring av förutsägelsenoggrannheten för samma tåg och provningskorsningar. Dessutom visar vi en jämförbar förutsägelse för TASNSC när den är utbildad och testad i olika skärningspunkter med baslinje, tränad och testad på samma skärningspunkt.
Jaipuria m.fl. I Ref föreslås en överförbar ram för att förutsäga fotgängares rörelse i gatukorsningar som bygger på Augmented Semi-Nonnegative Sparse Coding.
A Transferable Pedestrian Motion Prediction Model for Intersections with Different Geometries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}