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针对当前行人轨迹预测研究仅考虑影响行人交互因素的问题,基于状态精细化长短期记忆(SR-LSTM)和注意力机制提出一种用于行人轨迹预测的社交生成对抗网络(SRA-SIGAN)模型,利用生成对抗网络(GAN)学习获得目标行人的运动规律。首先,使用SR-LSTM作为位置编码器提取运动意图信息;其次,通过设置速度注意力机制合理地为同一场景中的行人分配影响力,以更好地处理行人的交互;最后,由解码器生成预测的未来轨迹。在多个公开数据集上的测试实验结果表明,SRA-SIGAN模型的总体表现良好。特别是在Zara1数据集上,与SR-LSTM模型相比,SRA-SIGAN模型的平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别减小了20.0%和10.5%;与社交生成对抗网络(SIGAN)模型相比,SRA-SIGAN的ADE和FDE分别下降了31.7%和24.4%。 相似文献
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