测地自注意力 Transformer

流形度量捕获轨迹曲率

用测地自注意力补充传统点积注意力，在复杂交互场景下轨迹预测精度超越现有方法。

Yi, Zou · Kohsin, Ko · 杨剑 · Yingjie, Liu · 李克 · You, Xiong · Mi, Jinpeng · 汤璇 · 陈铭松 · 威县

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2025

技术优势

捕获交互弯曲

测地自注意力利用流形上的测地距离而非欧氏距离，能更准确地反映行人间交互对轨迹形状的影响。

自适应融合机制

门控网络根据输入动态组合测地注意力与标准注意力，兼顾局部模式与全局结构。

应用场景

• 自动驾驶行人轨迹预测：为自动驾驶车辆提供更准确的行人轨迹预测，提升避障安全性。
• 机器人动态避障：帮助机器人提前预判行人移动，实现动态避障路径规划。