論文の概要: ODEs learn to walk: ODE-Net based data-driven modeling for crowd dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09602v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 05:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 15:58:51.359850
• Title: ODEs learn to walk: ODE-Net based data-driven modeling for crowd dynamics
• Title（参考訳）: ODEは歩くことを学習する: クラウドダイナミクスのためのODE-Netベースのデータ駆動モデリング
• Authors: Chen Cheng and Jinglai Li
• Abstract要約: 本稿では,クラウドダイナミックスの連続時間モデル構築のためのODE-Netフレームワークに基づくデータ駆動モデリング手法を提案する。 本稿では,これらの問題にODE-Net法を適用する際の課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4519649635864584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the behaviors of pedestrian crowds is of critical importance for a variety of real-world problems. Data driven modeling, which aims to learn the mathematical models from observed data, is a promising tool to construct models that can make accurate predictions of such systems. In this work, we present a data-driven modeling approach based on the ODE-Net framework, for constructing continuous-time models of crowd dynamics. We discuss some challenging issues in applying the ODE-Net method to such problems, which are primarily associated with the dimensionality of the underlying crowd system, and we propose to address these issues by incorporating the social-force concept in the ODE-Net framework. Finally application examples are provided to demonstrate the performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 歩行者の行動を予測することは、現実世界の様々な問題にとって非常に重要である。 観測データから数学的モデルを学ぶことを目的としたデータ駆動モデリングは、そのようなシステムの正確な予測を可能にするモデルを構築するための有望なツールである。 本研究では,クラウド・ダイナミックスの連続時間モデル構築のためのODE-Netフレームワークに基づくデータ駆動型モデリング手法を提案する。 本稿では,これらの問題にODE-Net法を適用する際の課題について論じるとともに,これらの課題をODE-Netフレームワークにソーシャルフォースの概念を組み込むことで解決することを提案する。 最後に,提案手法の性能を示すための応用例を示す。

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