論文の概要: SFMGNet: A Physics-based Neural Network To Predict Pedestrian Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02791v1
• Date: Sun, 6 Feb 2022 14:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-09 08:46:59.638056
• Title: SFMGNet: A Physics-based Neural Network To Predict Pedestrian Trajectories
• Title（参考訳）: SFMGNet: 歩行者の軌道を予測する物理ベースのニューラルネットワーク
• Authors: Sakif Hossain, Fatema T. Johora, J\"org P. M\"uller, Sven Hartmann and Andreas Reinhardt
• Abstract要約: 本稿では,歩行者の軌跡を予測する物理に基づくニューラルネットワークを提案する。 我々は、現実的な予測、予測性能、および「解釈可能性」に関するモデルを定量的に質的に評価する。 最初の結果は、合成データセットでのみ訓練されたモデルであっても、最先端の精度よりも現実的で解釈可能な軌道を予測できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.862893981836593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous robots and vehicles are expected to soon become an integral part of our environment. Unsatisfactory issues regarding interaction with existing road users, performance in mixed-traffic areas and lack of interpretable behavior remain key obstacles. To address these, we present a physics-based neural network, based on a hybrid approach combining a social force model extended by group force (SFMG) with Multi-Layer Perceptron (MLP) to predict pedestrian trajectories considering its interaction with static obstacles, other pedestrians and pedestrian groups. We quantitatively and qualitatively evaluate the model with respect to realistic prediction, prediction performance and prediction "interpretability". Initial results suggest, the model even when solely trained on a synthetic dataset, can predict realistic and interpretable trajectories with better than state-of-the-art accuracy.
• Abstract（参考訳）: 自律型ロボットと車両は、もうすぐ私たちの環境の不可欠な部分になるだろう。 既存の道路利用者との交流、混合交通分野のパフォーマンス、解釈可能な行動の欠如に関する不十分な問題は依然として重要な障害である。 そこで本研究では,群力(sfmg)と多層パーセプトロン(mlp)によって拡張された社会力モデルを組み合わせて,静的障害物,他の歩行者,歩行者との相互作用を考慮した歩行者軌跡予測を行う,物理ベースのニューラルネットワークを提案する。 我々は,現実的な予測,予測性能,および「解釈可能性」に関するモデルを定量的に定性的に評価する。 最初の結果は、合成データセットでのみ訓練されたモデルであっても、最先端の精度よりも現実的で解釈可能な軌道を予測できることを示唆している。

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