多智能体轨迹预测框架

未知场景实时预测

一种基于新型能量函数优化的框架，无需先验训练数据，在拥挤未知环境中快速准确地预测多智能体轨迹，适用于机器人安全导航。

Tao, Xiuye · 李慧平 · 梁斌 · Shi, Yang · 徐德民

IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 2024

技术优势

无需先验数据

框架利用观测数据推断未知信息，不依赖训练数据集来提前学习智能体的目的地。

优化速度更快

通过解耦速度与关键参数的优化，并结合 slap swarm 算法与梯度下降，提高了求解效率。

目标预测更准

基于相似度的重采样评估算法从观测状态中提取隐藏信息，有效预测智能体的最优目标方向。

应用场景

• 自主机器人导航：为移动机器人提供实时轨迹预测，避免碰撞，保障安全导航。
• 医疗机器人导航：在人员拥挤的医院环境中预测行人轨迹，辅助医疗机器人安全通行。
• 无人机集群避障：预测邻近无人机运动轨迹，实现集群飞行中的避撞。
• 人形机器人路径规划：为类人机器人在动态人群中规划路径提供未来轨迹信息。
• 工业机器人安全导航：在工厂等嘈杂环境中预测工人或移动设备轨迹，保障工业机器人安全。