4、机器人动作预测与轨迹预测技术解析

机器人动作预测与轨迹预测技术解析

在机器人技术领域，尤其是机器人足球比赛中，对对手动作和轨迹的准确预测至关重要。本文将介绍两种相关技术：边界图算法在实例对手动作预测中的应用，以及基于Seq2seq神经网络的SSL机器人轨迹预测方法。

边界图算法在实例对手动作预测中的应用

边界图算法是一种用于基于实例预测的有效且可扩展的工具。它具有一个显著特点，即随时性（any-time behavior）。在应用阶段，增加随机检索重启的次数可以提高预测的准确性。

以使用 rt = 50 次随机检索重启构建的边界图为例，当增加应用阶段的计算预算（而非训练阶段）时，分类性能会发生相应变化。具体来说，当 x 值为正时，表示在默认计算基础上增加了额外的实时计算量；当 x 值为负时，表示在测试期间投入到检索过程的计算能力减少。纵坐标则显示了与默认设置相比，分类性能的相对增益或损失。

例如，对于 n = 409.6k 个训练实例，当 ra = 50 时，处理一个测试查询平均需要18.6毫秒。而将检索时间加倍（+100%，即37.2毫秒，对应 ra ≈ 350 ），原本的分类误差可以降低约3.5%。

边界图算法不仅适用于分类任务，还可用于回归或单纯的实例检索等其他任务。该算法已成功应用于预测带球模拟足球运动员的下一个低级动作，并且在处理大量训练数据时表现出良好的扩展性，即使在严格的实时约束下也能适用。

基于Seq2seq神经网络的SSL机器人轨迹预测