Group-based Forecasting Moduleによる歩行者の社会的相互作用を考慮したマルチモーダルな軌跡予測
Utilizing Human Social Norms for Multimodal Trajectory Forecasting via Group-based Forecasting Module
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20225007
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(春)
No.2-22
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2022年 5月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2022年春季大会
書誌事項
著者 | 1) 箕浦 大晃, 2) 平川 翼, 3) 山下 隆義, 4) 藤吉 弘亘 |
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著者(英) | 1) Hiroaki Minoura, 2) Tsubasa Hirakawa, 3) Takayoshi Yamashita, 4) Hironobu Fujiyoshi |
勤務先 | 1) 中部大学, 2) 中部大学, 3) 中部大学, 4) 中部大学 |
勤務先(英) | 1) Chubu University, 2) Chubu University, 3) Chubu University, 4) Chubu University |
抄録 | 歩行者を対象とした既存の経路予測手法は,過去数フレームの観測値から将来の経路を予測する. 自動運転車技術に経路予測を応用する場合,周囲環境を瞬時に判断する能力が求められるため,既存手法を適用した場合事故につながる可能性がある. そこで本研究では,現時点の歩行者情報などの属性情報を用いて課題に対処する. |
抄録(英) | The existing trajectory forecasting method for pedestrians predicts the future trajectory from the observed trajectory of the past few frames. However, if the existing method is used for autonomous vehicles, it may cause an accident. It is because autonomous vehicles are required to have the ability to instantly judge the surrounding environment. In this study, we work on the issues using attribute information such as the appearance of pedestrians at the current time. 翻訳 |