【摘 要】
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理解人类行为是实现智能无人系统中的重要一环。准确地感知和预测运动目标的轨迹为无人系统在复杂现实环境中执行任务提供了数据基础和安全保障。轨迹作为视觉世界中最重要的特征,是无人系统理解现实世界的关键基础信息。预测周围目标的未来轨迹可以更高效地进行自身路径规划和行为决策控制。准确预测轨迹能够增强智能系统的安全性,避免自身与其他运动物体或障碍物碰撞。针对目前轨迹预测模型不能有效捕捉轨迹序列中的时间特征,预
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理解人类行为是实现智能无人系统中的重要一环。准确地感知和预测运动目标的轨迹为无人系统在复杂现实环境中执行任务提供了数据基础和安全保障。轨迹作为视觉世界中最重要的特征,是无人系统理解现实世界的关键基础信息。预测周围目标的未来轨迹可以更高效地进行自身路径规划和行为决策控制。准确预测轨迹能够增强智能系统的安全性,避免自身与其他运动物体或障碍物碰撞。针对目前轨迹预测模型不能有效捕捉轨迹序列中的时间特征,预测精度不高的问题,本文提出了基于时间注意力卷积网络的轨迹预测模型。该模型中的因果卷积、时间注意力和增强残差模块能够有效处理轨迹时序特征,取得良好效果。实际场景中轨迹序列中的时间特征和空间交互特征相互影响发展,而目前大部分工作只考虑其中部分特征。本文使用图注意力网络提取轨迹中的空间交互信息,并结合时间注意力卷积网络,提取序列中的时空关联信息。本文设计并实现了基于双重注意力机制时间卷积神经网络的行人轨迹预测模型,同时考虑轨迹预测任务中行人轨迹序列的时间特征,空间交互特征和时空关联特征。所提出模型取得良好的轨迹预测效果且实时性较好。为验证模型的有效性,本文将所提出模型在ETH和UCY数据集上与主流模型STGAT等进行精度和运行速度对比,实验结果表明,所提出模型在观测前3.2秒（8帧）轨迹后预测未来4.8秒（12帧）轨迹的平均误差为0.23米,相比STGAT,平均预测精度提升了49.5%;相比Trajectron,运行速度提升25%。此外,所提出模型在自制数据集上也达到了较高的预测精度,证明该轨迹预测方法具有良好的泛化能力。
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