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J-GLOBAL ID：202102219084089346   整理番号：21A2400040

人間-車相互作用に基づく歩行者軌跡予測【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Trajectory Prediction Based on Human-vehicle Interaction

著者 (5件)： Lian Jing (大連理工大学汽車工程学院,遼寧大連 116024;大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室,遼寧大連 116024) ,  Wang Xinran (大連理工大学汽車工程学院,遼寧大連 116024;大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室,遼寧大連 116024) ,  Li Linhui (大連理工大学汽車工程学院,遼寧大連 116024;大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室,遼寧大連 116024) ,  Zhou Yafu (大連理工大学汽車工程学院,遼寧大連 116024;大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室,遼寧大連 116024) ,  Zhou Bin (大連理工大学汽車工程学院,遼寧大連 116024;大連理工大学工業装備結構分析国家重点実験室,遼寧大連 116024)
資料名： Zhongguo Gonglu Xuebao  (Zhongguo Gonglu Xuebao)
巻： 34  号： 5  ページ： 215-223  発行年： 2021年 
JST資料番号： C2247A  ISSN： 1001-7372  CODEN： ZGXUFN  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 歩行者の軌跡予測は複雑、混雑したシーンと社会の相互作用問題に対して、長短時記憶ネットワーク(LongShort-termMemoryNetwork、LSTM)に基づいて歩行者と車両、歩行者と他の歩行者とのインタラクションをモデリングした。人間-車相互作用に基づく歩行者軌跡予測モデル(VP-LSTM)を提案した。このモデルは,歩行者と歩行者の相互作用,歩行者と車両の相互作用を考慮し,複雑な交通シナリオに適している。構築したVP-LSTMは3つの入力を含み、歩行者の方向とスピードを歴史的軌跡配列として入力し、歩行者と歩行者の相対的な位置を人間-人間相互作用情報として入力し、歩行者と車両の相対位置を人-車相互作用情報として入力する。まず第一に,人間-人間相互作用の近隣と円形の人間-車両相互作用の近傍を設計して,歩行者と車両を正しく捕捉した。次に,3つの異なるLSTM符号化層を構築し,歴史的歩行者軌道配列,人-人,および人間-車社交情報を符号化した。次に,人間-人,人間-車相互作用の衝突防止関数,および方向注意力関数を,人間-車,人間-人-社交情報の重みとして定義し,さらに,社会情報の精度を改善した。次に,人間-人-車相互作用情報を,注意力モジュールに送って,歩行者に及ぼす大きな社会的情報を選択した。最後に、選別した社会情報と歩行者歴史軌跡の序列をLSTMニューラルネットワークに入力し、歩行者軌跡予測を行い、構築したDUT人-車相互作用データセット上で提案したネットワークを検証した。研究結果は,提案した方式が正確に交通シナリオを予測でき,人間-車相互作用歩行者の将来の時間内の運動軌跡を予測でき,予測精度を改善し,知的運転意思決定の精度を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *相互作用 ,  意思決定 ,  ネットワーク ,  *歩行者 ,  ニューラルネットワーク ,  衝突回避 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  相対位置 ,  運動軌道 ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 道路工学一般  (RC08010M) ,  杭,杭基礎,矢板式基礎  (RA03080W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間 ,  相互作用 ,  歩行者 ,  軌跡 ,  予測