基于全局自适应有向图的行人轨迹预测

作     者：孔玮 刘云 李辉 崔雪红 杨浩冉 KONG Wei;LIU Yun;LI Hui;CUI Xue-hong;YANG Hao-ran

作者机构：青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2022年第50卷第8期

页      面：1905-1916页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61702295) 山东省高等学校优秀青年创新团队计划(No.2019KJN047) 

主　　题：轨迹预测 自适应图 有向图 感受野 行人轨迹 图卷积 

摘      要：由于行人交互的复杂性和周围环境的多变性,行人轨迹预测仍是一项具有挑战性的任务.然而,基于图结构的方法建模行人之间的交互时,存在着网络感受野小、成对行人间的相互交互对称、固定的图结构不能适应场景变化的问题,导致预测轨迹与真实轨迹偏差较大.为了解决这些问题,本文提出一种基于全局自适应有向图的行人轨迹预测方法(pedestrian trajectory prediction method based on Global Adaptive Directed Graph,GADG).设计全局特征更新(Global Feature Updating,GFU)和全局特征选择(Global Feature Selection,GFS)分别提升空间域和时间域的网络感受范围,以获取全局交互特征.构建有向特征图,定义行人间的不对称交互,提高网络建模的方向性.建立自适应图模型,灵活调整行人间的交互关系,减少冗余连接,增强图模型的自适应能力.在ETH和UCY数据集上的实验结果表明,与最优值相比,平均位移误差降低14%,最终位移误差降低3%.