DCT注意力行人轨迹预测模型

混行路口预测更准

引入DCT通道注意力机制，多流架构联合时空与跨模态特征，在无信号‘礼让行人’路口对行人轨迹的预测精度优于现有最强基线。

Yuanzi, Xu · 程荣军 · Yang, Hang

Transportmetrica A: Transport Science 2025

技术优势

非标准路口更准

在无信号‘礼让行人’路口这一复杂交互场景下，预测精度仍超过现有基线。

时空跨模态全抓

多流架构分别建模时间、空间及跨模态时空依赖，再经门控融合自适应集成。

自带场景数据集

发布的 PCL 数据集专门针对无信号路口混行交通，便于训练与验证。

应用场景

• 自动驾驶行人意图预测：在‘礼让行人’路口提前识别行人动线，减少急刹和犹豫。
• 智能交通系统：提升混行路口监控系统对行人运动预测的可靠性。
• 移动机器人导航：为人机混行环境中的移动机器人提供更准的行人轨迹预测。
• 服务机器人避障：帮助服务机器人在路口主动避让行人，减少冲突。