一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人时间轴预测方法

结论，因而所需理所求扶手行径从而较更快人际互动的动态进度，所以GCN在时间轴得出结论朝著有很大的分析方法前景。

为了将GCN分析方法到扶手时间轴得出结论的工作中所，Shi等[4]提出异议一种运用于扶手时间轴得出结论的稀少平面图卷积因特网三维（SGCN），补救了扶手密集无向交互中所假定的动态冗余和忽略时间轴群众运动趋势的原因。三维基本概念如平面图3请注意，通过用作稀少有向内部空间平面图对稀少有向交互同步进行动态，以捉到RC交互扶手；用作稀少有向时间平面图来动态群众运动趋势，便于对精确测量朝著同步进行得出结论。将上述两种稀少平面图融合在两兄弟，测算运用于时间轴得出结论的双更方差参数同步进行时间轴得出结论，最终在ETH和UCY资料集上借助了高效率的扶手时间轴得出结论结果。

平面图3 GCN因特网虚拟化

Bae等[5]研究了基于社则会的关系的扶手时间轴得出结论，针对原有时间轴得出结论法则太少估算扶手生殖的社则会力量，未能补救太少避碰的原因，提出异议了一种运用于社则会周旋扶手时间轴得出结论的所求耦多的关系平面图卷积因特网（DMRGCN），三维基本概念如平面图4请注意。该三维中所通过所求耦的多时间尺度裂所求界定相关的扶手，用作多的关系的GCN提取真实情况中所复杂的社则会交互行径，三维中所重新加入有序的时间裂所求formula_运用于补偿因太少避撞而累积的偏差。实验结果在平均位移偏差(ADE)和最终位移偏差(FDE)上分别超过了最更高效率的法则，借助了高效率的得出结论缺点。

由上述专著的比对推知，GCN因特网主要是将扶手人际三维重新加入到得出结论三维之中所，对扶手历史记录时间轴进性优化处理，进而提升得出结论速度更快和得出结论灵敏度，从而借助高效率得出结论扶手时间轴的目的。其缺点是不所需除此以外用作顺利完成时间轴得出结论任务。

平面图4 DMRGCN因特网虚拟化

2.3 基于GAN的扶手时间轴得出结论法则

转化式压制因特网（GAN, Generative Adversarial Networks）是一种无监督自学的深度自学三维，主要骨架由两其余部分构成：转化器，运用于自学资料的分布并转化类似的资料。鉴别器，算出来自现实资料的先前，并将其分类法为现实或虚假。GAN通过转化器和鉴别器的彼此间博弈来超出使因特网彼此间自学的目的。在扶手时间轴得出结论中所重新加入GAN因特网，可以补救过去仅能得出结论一条“最优”时间轴的弱点，此因特网所需得出结论多条可行的时间轴并通过博弈的理想主义进一步优化得出结论灵敏度。

Gupta等[6]首次将GAN的压制理想主义引入扶手群众运动时间轴得出结论的任务中所，提出异议一种Social GAN的时间轴得出结论法则。该因特网将LSTM用做“群众运动编码器模组”处理时间接收者，并采行“位置编码器模组”对内部空间交互同步进行动态，融合来自数列得出结论和转化压制因特网的工具来补救扶手时间轴得出结论原因。三维骨架如平面图5请注意。

平面图5 Social GAN因特网虚拟化

由于GAN因特网易不受方式消亡和方式上升的不受到影响，Amirian等[7]提出异议了Social Way因特网三维，通过重新加入info-GAN来优化多方式时间轴得出结论，避免GAN再次出现的原因，三维基本概念如平面图6请注意。该三维是继Social LSTM、Social GAN三维以后的进一步提升，在期望的管控俯瞰资料库ETH、UCY上同步进行资料的得出结论，通过引入关注点机制使三维自主均等对交互接收者的关注，并且三维骨架上舍弃了L2无疑formula_，引入基于互接收者的Information Loss，使得因特网在多模态扶手时间轴得出结论上有着良好的体能训练缺点。

平面图6 Social Way三维基本概念

GAN因特网所需在扶手时间轴得出结论全面性借助极好的得出结论缺点，但也则会假定一些缺点不受到影响其因特网性能。比如，（1）因特网体能训练不稳定，较难再次出现位移变为、方式消亡等原因，进而引发转化结果较差。（2）GAN体能训练时所需超出纳什均衡才所需包括良好的得出结论灵敏度，若不保证则则会加剧因特网不发散。（3）由于因特网体能训练全过程中所没用作损失formula_，引发我们对当前的体能训练缺点处于一个未知的状态，如果因特网体能训练全过程中所再次出现转化器萎缩成因，则因特网将未能继续体能训练。

扶手时间轴得出结论难题

迄今最更高效率的专著法则中所，对扶手时间轴的得出结论则会再次出现得出结论结果不高效率的成因。融合专著同步进行比对推知，引发扶手时间轴得出结论不高效率的难题主要仅限于表列出两个全面性：

（1）扶手群众运动方法灵巧多变，得出结论其时间轴平衡性较大。

在现实中所，相对于三轮车、卡车等群众运动学三维，扶手群众运动更加灵巧，例如正在较慢奔飞驰的扶手可能则会突然停止下来或者突然掉头再飞驰等手部，因此没有对扶手建立有效的动力学三维，进而增高了扶手时间轴得出结论的平衡性。

（2）扶手彼此间间的交互的关系复杂且抽象，没有精确的同步进行动态。

扶手时间轴通常毫无疑问由扶手本身的急于暂时，很多时候也不受外围扶手的不受到影响。在单单真实情况中所，某一扶手愿景的群众运动不仅不受自己急于掌控，同样也不受外围扶手的不受到影响。这种交互的关系在演算法中所通常没有精确地动态出来。迄今，大其余部分演算法都是用相对内部空间的关系来同步进行动态，例如相对位置、相对朝向、速率更快大小等。

基本上演算法三维的借助是找到一个读写到液压的formula_映射，对于时间轴得出结论的三维来说，其对应着一个数列到另一个数列的映射，基本上的三维或体能训练方法较难使三维得出结论结果陷入平均状态（得出结论结果保守于得出结论一种最合适所的时间轴），显然用作基本上的体能训练三维未能极好地对扶手时间轴同步进行有效的得出结论。

回顾与远景

本文对近些年来扶手时间轴得出结论层面其余部分最更高效率的法则同步进行了分类法，并对完全相同的法则的即时性同步进行了回顾。融合时间轴得出结论的科技发展可以推知，基于神经因特网的扶手时间轴得出结论演算法所需借助极好的得出结论缺点，也是专著中所用作较为尤其的法则。而在单单真实情况的分析方法全过程中所，所需同时必要时间轴得出结论演算法直通的更高效性及识别的更高效率性，在当前层面内时间轴得出结论新科技在单单真实情况分析方法中所还假定其余部分难题所需去关键在于。

时间轴得出结论新科技在最近几年发展速度更快较更快，伴随着激光新科技的不断发展，超出一个更加高效率的扶手时间轴得出结论更加易于借助。愿景的发展中所，相信时间轴得出结论新科技碰见单单生活的半径不则会缘故遥远。

参考文献：

[1] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate[J]. arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.

[2] Alahi A, Goel K, Ramanathan V, et al. Social lstm: Human trajectory prediction in crowded spaces[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 961-971.

[3] Zhu Y, Qian D, Ren D, et al. Starnet: Pedestrian trajectory prediction using deep neural network in star topology[C]//2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2019: 8075-8080.

[4] Shi L, Wang L, Long C, et al. SGCN: Sparse graph convolution network for pedestrian trajectory prediction[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021: 8994-9003.

[5] Bae I, Jeon H G. Disentangled multi-relational graph convolutional network for pedestrian trajectory prediction[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2021, 35(2): 911-919.

[6] Gupta A, Johnson J, Fei-Fei L, et al. Social gan: Socially acceptable trajectories with generative adversarial networks[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 2255-2264.

[7] Amirian J, Hayet J B, Pettré J. Social ways: Learning multi-modal distributions of pedestrian trajectories with gans[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2019: 0-0.

举例来说：智能交通新科技（天涯社区公号ID：ITSTech）

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