多模态行人轨迹预测模型

并行推理快且准

该模型通过联合学习社会与时间交互，实现准确且快速的多模态轨迹预测，适合自动驾驶实时场景。

陈小波 · Zhang, Huanjia · Deng, Fuwen · Liang, Jun · 杨俭

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2023

技术优势

能预测多种可能走向

模型基于随机非自回归框架输出多模态未来轨迹，为下游决策提供多种可能结果，提高在实际场景中的鲁棒性。

应用场景

• 自动驾驶感知：用于实时预测行人未来路径，支撑车辆决策规划，避免碰撞风险。
• 机器人导航：在人群环境中为机器人提供行人意图预测，实现安全高效的导航。
• 智能交通系统：作为交通监控与管理系统中的行人行为预测模块，优化信号配时和流量引导。