行人轨迹预测方法综述

最新推荐文章于 2025-03-23 08:15:00 发布

宋罗世家技术屋

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分类专栏：计算机科学及电子科技技术专栏文章标签：人工智能机器学习深度学习

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行人轨迹预测是人工智能领域的重要研究课题，随着深度学习的发展，预测精度显著提高。文章对基于浅层学习的传统方法（如运动学模型和贝叶斯滤波）和深度学习方法（如LSTM、GAN、图网络）进行了详细综述，指出浅层学习方法受限于计算复杂性和场景信息的缺失，而深度学习方法能够更好地处理复杂交互和时序数据。未来的研究趋势包括提高预测效率、增强模型可解释性和构建多模态数据集。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

【摘要】随着深度学习技术的突破和大型数据集的提出，行人轨迹预测的准确度已经成为人工智能领域的研究热点之一。主要对行人轨迹预测的技术分类和研究现状进行详细的综述。根据模型建模方式的不同，将现有方法分为基于浅层学习的轨迹预测方法和基于深度学习的轨迹预测方法，分析了每类方法中具有代表性的算法的效果及优缺点，归纳了当前主流的轨迹预测公开数据集，并在数据集中对比了主流轨迹预测方法的性能，最后对轨迹预测技术面临的挑战与发展趋势进行了展望。

【关键词】轨迹预测 ; 深度学习 ; 序列决策

1.引言

人们生活中出现了越来越多的智能自主系统，这些系统感知、理解和预测人类行为的能力变得越来越重要。具体来说，预测智能体（agent）的未来位置并根据这些预测进行规划是自动驾驶车辆、服务机器人和高级监控系统（包括智能交通或者智能城市）的关键任务。理解人体运动是智能系统与人类共存和互动的一项关键技能，其涉及表征、感知和运动分析等方面。而预测在人体运动分析中起着重要的作用，随着时间的推移，模型可对涉及多个智能体的场景进行预测，并以主动的方式对这些场景信息进行整合，即增强主动感知、预测性规划、模型预测性控制或人机交互的效果。因此，近年来行人轨迹预测在多个领域中受到越来越多的关注，例如自动驾驶汽车、服务机器人、智能交通、智慧城市等领域。