論文の概要: A Neuro-Symbolic Approach for Enhanced Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11740v1
• Date: Sun, 23 Apr 2023 20:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 16:35:27.222448
• Title: A Neuro-Symbolic Approach for Enhanced Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックアプローチによる人間の運動予測の強化
• Authors: Sariah Mghames, Luca Castri, Marc Hanheide, Nicola Bellotto
• Abstract要約: 人間の動作予測のためのニューロシンボリックアプローチ(NeuroSyM)を提案する。 NeuroSyMは、質的軌道計算(QTC)と呼ばれる空間表現に直感的手法を活用することにより、近隣の相互作用を異なる重み付けする 実験の結果,NeuroSyMアプローチは,ほとんどの場合,予測精度においてベースラインアーキテクチャよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.742409080817885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reasoning on the context of human beings is crucial for many real-world applications especially for those deploying autonomous systems (e.g. robots). In this paper, we present a new approach for context reasoning to further advance the field of human motion prediction. We therefore propose a neuro-symbolic approach for human motion prediction (NeuroSyM), which weights differently the interactions in the neighbourhood by leveraging an intuitive technique for spatial representation called Qualitative Trajectory Calculus (QTC). The proposed approach is experimentally tested on medium and long term time horizons using two architectures from the state of art, one of which is a baseline for human motion prediction and the other is a baseline for generic multivariate time-series prediction. Six datasets of challenging crowded scenarios, collected from both fixed and mobile cameras, were used for testing. Experimental results show that the NeuroSyM approach outperforms in most cases the baseline architectures in terms of prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 人間のコンテキストに基づく推論は、特に自律システム(例えばロボット)をデプロイする人々にとって、多くの現実世界のアプリケーションにとって不可欠である。 本稿では,人間の動き予測の分野をさらに前進させるための文脈推論の新しいアプローチを提案する。 そこで我々は,Quilitative Trajectory Calculus (QTC) と呼ばれる空間的表現のための直感的手法を利用して,近隣の相互作用の重み付けを行う,ヒトの動作予測のためのニューロシンボリックアプローチを提案する。 提案手法は,人間の運動予測のベースラインと汎用的多変量時系列予測のベースラインであるstate of artの2つのアーキテクチャを用いて,中長期の地平線上で実験的に検証された。 固定カメラとモバイルカメラの両方から収集された、複雑なシナリオの6つのデータセットがテストに使用された。 実験の結果,NeuroSyMアプローチは,ほとんどの場合,予測精度においてベースラインアーキテクチャよりも優れていた。

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