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Fantastische interaktionsbewusste Verhaltens- und Flugbahnvorhersage

Dies ist eine Checkliste aktueller Forschungsmaterialien (Datensätze, Blogs, Artikel und öffentliche Codes) im Zusammenhang mit der Flugbahnvorhersage. Ich wünschte, es könnte sowohl für die Wissenschaft als auch für die Industrie hilfreich sein. (wird noch aktualisiert)

Betreuer : Jiachen Li (Stanford University); Hengbo Ma , Jinning Li (University of California, Berkeley)

E-Mails : [email protected]; {hengbo_ma, jinning_li}@berkeley.edu

Bitte zögern Sie nicht, eine Anfrage zu stellen, um neue Ressourcen hinzuzufügen, oder senden Sie uns E-Mails für Fragen, Diskussionen und Zusammenarbeit.

Hinweis : Hier finden Sie auch eine Sammlung von Materialien für verstärktes Lernen, Entscheidungsfindung und Bewegungsplanung.

Bitte zitieren Sie unsere Arbeit, wenn Sie dieses Repo nützlich fanden: 

 @inproceedings{li2020evolvegraph,
  title={EvolveGraph: Multi-Agent Trajectory Prediction with Dynamic Relational Reasoning},
  author={Li, Jiachen and Yang, Fan and Tomizuka, Masayoshi and Choi, Chiho},
  booktitle={2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)},
  year={2020}
}

@inproceedings{li2019conditional,
  title={Conditional Generative Neural System for Probabilistic Trajectory Prediction},
  author={Li, Jiachen and Ma, Hengbo and Tomizuka, Masayoshi},
  booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  pages={6150--6156},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}

Inhaltsverzeichnis

  • Datensätze
    • Fahrzeuge und Verkehr
    • Fußgänger
    • Sportler
  • Literatur und Codes
    • Umfragepapiere
    • Physikalische Systeme mit Interaktion
    • Intelligente Fahrzeuge und Fußgänger
    • Mobile Roboter
    • Sportler
    • Benchmark- und Bewertungsmetriken
    • Andere

Datensätze

Fahrzeuge und Verkehr

Datensatz Agenten Szenarien Sensoren
Offener Waymo-Datensatz Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Stadt / Autobahn LiDAR / Kamera / Radar
Argoverse Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Stadt / Autobahn LiDAR / Kamera / Radar
nuScenes Fahrzeuge urban Kamera / LiDAR / Radar
hochD Fahrzeuge Autobahn Kamera
inD Fahrzeuge Autobahn Kamera
rundD Fahrzeuge Autobahn Kamera
BDD100k Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Autobahn / Stadt Kamera
KITTI Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Autobahn / ländliche Gebiete Kamera / LiDAR
NGSIM Fahrzeuge Autobahn Kamera
INTERAKTION Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Kreisverkehr / Kreuzung Kamera
Radfahrer Radfahrer urban Kamera
Apolloscapes Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen urban Kamera
Udacity Fahrzeuge urban Kamera
Stadtansichten Fahrzeuge / Personen urban Kamera
Stanford-Drohne Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen urban Kamera
Argoverse Fahrzeuge / Personen urban Kamera / LiDAR
STAF Fahrzeuge / Busse / Radfahrer / Fahrräder / Menschen / Tiere urban Kamera
Aschaffenburger Pose-Datensatz Radfahrer / Menschen urban Kamera

Fußgänger

Datensatz Agenten Szenarien Sensoren
UCY Menschen Zara / Studenten Kamera
ETH (ICCV09) Menschen urban Kamera
VIRAT Personen / Fahrzeuge urban Kamera
KITTI Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen Autobahn / ländliche Gebiete Kamera / LiDAR
ATC Menschen Einkaufszentrum Reichweitensensor
Daimler Menschen vom fahrenden Fahrzeug Kamera
Hauptbahnhof Menschen im Bahnhof Kamera
Stadtzentrum Menschen städtische Straße Kamera
Edinburgh Menschen urban Kamera
Stadtansichten Fahrzeuge / Personen urban Kamera
Argoverse Fahrzeuge / Personen urban Kamera / LiDAR
Stanford-Drohne Fahrzeuge / Radfahrer / Menschen urban Kamera
TrajNet Menschen urban Kamera
TORTE Menschen urban Kamera
ForkingPaths Menschen Stadt / Simulation Kamera
TrajNet++ Menschen urban Kamera
Aschaffenburger Pose-Datensatz Radfahrer / Menschen urban Kamera
Radfahrer-Top-View-Datensatz (CTV) Radfahrer / Menschen urban Kamera

Sportler

Datensatz Agenten Szenarien Sensoren
Fußball Menschen Fußballplatz Kamera
NBA SportVU Menschen Basketballhalle Kamera
NFL Menschen American Football Kamera

Literatur und Codes

Umfragepapiere

  • Maschinelles Lernen für die Flugbahnvorhersage autonomer Fahrzeuge: Eine umfassende Umfrage, Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen, arXiv-Vorabdruck arXiv:2307.07527, 2023. [Papier]
  • Einbindung von Fahrwissen in die Deep-Learning-basierte Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie: Eine Umfrage, IEEE T-IV, 2023. [Papier]
  • Vorhersage der Flugbahn von Fußgängern in gemischten Umgebungen mit Fußgängern und Fahrzeugen: Eine systematische Überprüfung, IEEE T-ITS, 2023. [Papier]
  • Eine Umfrage zu Trajektorienvorhersagemethoden für autonomes Fahren, IEEE T-IV 2022. [Papier]
  • Eine Umfrage zur Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie basierend auf Deep-Learning-Modellen, Internationale Konferenz für nachhaltige Expertensysteme, ICSES 2022. [Papier]
  • Szenarioverständnis und Bewegungsvorhersage für autonome Fahrzeuge – Überprüfung und Vergleich, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Multimodale Fusionstechnologie basierend auf Fahrzeuginformationen: Eine Umfrage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2211.06080, 2022. [Papier]
  • Deep Reinforcement Learning für autonomes Fahren: Eine Umfrage, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Soziale Interaktionen für autonomes Fahren: Ein Rückblick und eine Perspektive, arXiv-Vorabdruck arXiv:2208.07541, 2022. [Papier]
  • Generative kontradiktorische Netzwerke für räumlich-zeitliche Daten: Eine Umfrage, ACM T-IST, 2022. [Papier]
  • Verhaltensabsichtsvorhersage in Fahrszenen: Eine Umfrage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2211.00385, 2022. [Papier]
  • Eine Umfrage zur Bewegungsvorhersage von Fußgängern und Fahrzeugen für autonomes Fahren, IEEE Access, 2021. [Papier]
  • Überprüfung der Methoden zur Vorhersage der Flugbahn von Fußgängern: Vergleich von Deep Learning und wissensbasierten Ansätzen, arXiv-Vorabdruck arXiv:2111.06740, 2021. [Papier]
  • Eine Umfrage zu Trajectory Data Management, Analytics und Learning, CSUR 2021. [Papier]
  • Vorhersage des Fußgängerverhaltens für automatisiertes Fahren: Anforderungen, Metriken und relevante Funktionen, IEEE T-ITS, 2021. [Papier]
  • Ein Überblick über Deep-Learning-basierte Methoden zur Vorhersage der Fußgängerbahn, Sensoren, 2021. [Papier]
  • Eine Umfrage zu Deep-Learning-Ansätzen für die Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie beim autonomen Fahren, ROBIO 2021. [Papier] [Code]
  • Eine Übersicht über Deep-Learning-Techniken für autonomes Fahren, Journal of Field Robotics, 2020. [Papier]
  • Vorhersage menschlicher Bewegungsbahnen: Eine Umfrage, International Journal of Robotics Research, 2020. [Artikel]
  • Autonomes Fahren mit Deep Learning: Ein Überblick über modernste Technologien, arXiv-Vorabdruck arXiv:2006.06091, 2020. [Papier]
  • Eine Umfrage zur visuellen Verkehrssimulation: Modelle, Bewertungen und Anwendungen beim autonomen Fahren, Computer Graphics Forum 2020. [Papier]
  • Deep-Learning-basierte Fahrzeugverhaltensvorhersage für autonome Fahranwendungen: Ein Rückblick, IEEE T-ITS 2020. [Papier]
  • Übersicht über Deep Reinforcement Learning für die Bewegungsplanung autonomer Fahrzeuge, IEEE T-ITS 2020. [Papier]
  • Fahrzeugbahnähnlichkeit: Modelle, Methoden und Anwendungen, ACM Computing Surveys (CSUR 2020). [Papier]
  • Modellierung und Vorhersage des menschlichen Fahrerverhaltens: Eine Umfrage, 2020. [Papier]
  • Eine Literaturübersicht zur Vorhersage des Fußgängerverhaltens in städtischen Szenarien, ITSC 2018. [Artikel]
  • Umfrage zur visionsbasierten Pfadvorhersage. [Papier]
  • Autonome Fahrzeuge, die mit Fußgängern interagieren: Ein Überblick über Theorie und Praxis. [Papier]
  • Trajectory Data Mining: ein Überblick. [Papier]
  • Eine Umfrage zur Bewegungsvorhersage und Risikobewertung für intelligente Fahrzeuge. [Papier]

Physikalische Systeme mit Interaktion

  • Erlernen der physikalischen Dynamik mit subäquivarianten graphischen neuronalen Netzen, NeurIPS 2022. [Papier] [Code]
  • EvolveGraph: Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit dynamischem relationalen Denken, NeurIPS 2020. [Papier]
  • Interaktionsvorlagen für Multi-Roboter-Systeme, IROS 2019. [Papier]
  • Faktorisierte neuronale relationale Inferenz für Multi-Interaktionssysteme, ICML-Workshop 2019. [Papier] [Code]
  • Physik als inverse Grafik: Gemeinsames unbeaufsichtigtes Lernen von Objekten und Physik aus Video, 2019. [Papier]
  • Neural Relational Inference for Interacting Systems, ICML 2018. [Papier] [Code]
  • Unüberwachtes Lernen latenter physikalischer Eigenschaften mithilfe von Wahrnehmungs-Vorhersage-Netzwerken, UAI 2018. [Papier]
  • Relationale induktive Verzerrungen, Deep Learning und Graphnetzwerke, 2018. [Papier]
  • Relationale neuronale Erwartungsmaximierung: Unüberwachte Entdeckung von Objekten und ihren Interaktionen, ICLR 2018. [Papier]
  • Graphnetzwerke als erlernbare Physik-Engines für Inferenz und Kontrolle, ICML 2018. [Papier]
  • Flexible neuronale Repräsentation für physikalische Vorhersagen, 2018. [Papier]
  • Ein einfaches neuronales Netzwerkmodul für relationales Denken, 2017. [Papier]
  • VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling, NeurIPS 2017. [Papier]
  • Visual Interaction Networks, 2017. [Papier]
  • Ein kompositorischer objektbasierter Ansatz zum Erlernen physikalischer Dynamik, ICLR 2017. [Papier]
  • Interaktionsnetzwerke zum Lernen über Objekte, Beziehungen und Physik, 2016. [Papier][Code]

Intelligente Fahrzeuge, Verkehr und Fußgänger

  • Diffusionsbasierte umweltbewusste Flugbahnvorhersage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2403.11643, 2024. [Papier]
  • MTP-GO: Graphbasierte probabilistische Multiagenten-Trajektorienvorhersage mit neuronalen ODEs, IEEE T-IV 2023. [Papier] [Code]
  • MotionDiffuser: Kontrollierbare Multi-Agent-Bewegungsvorhersage mithilfe von Diffusion, CVPR 2023. [Papier]
  • Das fehlende Muster aufdecken: Unified Framework Towards Trajectory Imputation and Prediction, CVPR 2023. [Papier]
  • Unüberwachte Probenahme zur Förderung der stochastischen Vorhersage der menschlichen Flugbahn, CVPR 2023. [Papier] [Code]
  • Planungsorientiertes autonomes Fahren, CVPR 2023. [Papier] [Code]
  • IPCC-TP: Nutzung des inkrementellen Pearson-Korrelationskoeffizienten für die gemeinsame Flugbahnvorhersage mehrerer Agenten, CVPR 2023. [Papier]
  • Die Stimulusüberprüfung ist ein universeller und effektiver Sampler für die multimodale Vorhersage der menschlichen Flugbahn, CVPR 2023. [Papier]
  • Abfragezentrierte Flugbahnvorhersage, CVPR 2023. [Papier] [Code] [QCNeXt]
  • FEND: Ein zukünftiges, verbessertes, verteilungsbewusstes, kontrastives Lernrahmenwerk für die Long-Tail-Trajektorienvorhersage, CVPR 2023. [Papier]
  • Trace and Pace: Kontrollierbare Fußgängeranimation durch geführte Trajektoriendiffusion, CVPR 2023. [Papier] [Website]
  • FJMP: Faktorisierte gemeinsame Multi-Agent-Bewegungsvorhersage über erlernte gerichtete azyklische Interaktionsgraphen, CVPR 2023. [Papier] [Website]
  • Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction, CVPR 2023. [Papier] [Code]
  • ViP3D: Durchgängige visuelle Flugbahnvorhersage über 3D-Agentenabfragen, CVPR 2023. [Papier] [Website]
  • EqMotion: Äquivariante Multi-Agent-Bewegungsvorhersage mit invarianter Interaktionsbegründung, CVPR 2023. [Papier] [Code]
  • V2X-Seq: Ein groß angelegter sequentieller Datensatz für die kooperative Wahrnehmung und Prognose von Fahrzeugen und Infrastruktur, CVPR 2023. [Papier] [Code]
  • Schwach überwachte klassenagnostische Bewegungsvorhersage für autonomes Fahren, CVPR 2023. [Papier]
  • Mehr zerlegen und besser aggregieren: Zwei genauere Blicke auf das Lernen der Frequenzdarstellung für die Vorhersage menschlicher Bewegungen, CVPR 2023. [Papier]
  • HumanMAC: Masked Motion Completion for Human Motion Prediction, ICCV 2023. [Papier] [Code]
  • BeLFusion: Latent Diffusion for Behavior-Driven Human Motion Prediction, ICCV 2023. [Papier] [Code]
  • EigenTrajectory: Low-Rank Descriptors for Multi-Modal Trajectory Forecasting, ICCV 2023. [Papier] [Code]
  • ADAPT: Effiziente Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit Adaptation, ICCV 2023. [Papier] [Code]
  • PowerBEV: Ein leistungsstarkes und dennoch leichtes Framework für die Instanzvorhersage aus der Vogelperspektive, IJCAI 2023. [Papier] [Code]
  • Diffusionsverfeinerung der menschlichen Gelenkkinematik zur Vorhersage stochastischer Bewegungen, AAAI 2023. [Papier]
  • Multi-Stream-Repräsentationslernen für die Vorhersage der Fußgängerbahn, AAAI 2023. [Papier]
  • Kontinuierliche Trajektoriengenerierung basierend auf zweistufigem GAN, AAAI 2023. [Papier] [Code]
  • Eine Reihe von Kontrollpunkten bedingter Vorhersage der Fußgängerbahn, AAAI 2023. [Papier] [Code]
  • Nutzung zukünftiger Beziehungsbegründungen für die Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie, ICLR 2023. [Papier]
  • TrafficGen: Lernen, vielfältige und realistische Verkehrsszenarien zu generieren, ICRA 2023. [Papier] [Code]
  • GANet: Goal Area Network for Motion Forecasting, ICRA 2023. [Papier] [Code]
  • TOFG: Eine einheitliche und feinkörnige Umgebungsdarstellung beim autonomen Fahren, ICRA 2023. [Papier]
  • SSL-Lanes: Selbstüberwachtes Lernen für Bewegungsvorhersagen beim autonomen Fahren, CoRL 2023. [Papier] [Code]
  • LimSim: Ein langfristiger interaktiver Verkehrssimulator mit mehreren Szenarien, ITSC 2023. [Papier] [Code]
  • MVHGN: Multi-View Adaptive Hierarchical Spatial Graph Convolution Network Based Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents, TITS. [Papier]
  • Adaptive und gleichzeitige Flugbahnvorhersage für heterogene Agenten über ein übertragbares hierarchisches Transformatornetzwerk (TITS). [Papier]
  • SSAGCN: Social Soft Attention Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction, TNNLS. [Papier] [Code]
  • Entwirrung von Masseninteraktionen für die Flugbahnvorhersage von Fußgängern, RAL. [Papier]
  • VNAGT: Variational Non-Autoregressive Graph Transformer Network für Multi-Agent-Trajektorienvorhersage, IEEE-Transaktionen zur Fahrzeugtechnologie. [Papier]
  • Räumlich-zeitlich-spektrales LSTM: Ein übertragbares Modell für die Vorhersage der Fußgängerbahn, TIV. [Papier]
  • Ganzheitlicher Transformator: Ein gemeinsames neuronales Netzwerk zur Flugbahnvorhersage und Entscheidungsfindung autonomer Fahrzeuge, PR. [Papier]
  • Tri-HGNN: Erlernen dreifacher Richtlinien, fusionierter hierarchischer graphischer neuronaler Netze für die Vorhersage der Fußgängerbahn, PR. [Papier]
  • Multimodale Fahrzeugtrajektorienvorhersage mit inversem Reinforcement Learning und Risikoaversion an städtischen, nicht signalisierten Kreuzungen, TITS. [Papier]
  • Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren basierend auf einem mehrskaligen räumlich-zeitlichen Diagramm, IET Intelligent Transport Systems. [Papier]
  • Generative gegnerische Netzwerke mit sozialer Selbstaufmerksamkeit für die Vorhersage menschlicher Flugbahnen, IEEE-Transaktionen zu künstlicher Intelligenz. [Papier]
  • CSIR: Kaskadierte gleitende CVAEs mit iterativem sozialbewusstem Umdenken für die Flugbahnvorhersage, TITS. [Papier]
  • Multimodale Manöver- und Trajektorienvorhersage für automatisiertes Fahren auf Autobahnen unter Verwendung von Transformatornetzwerken, RAL. [Papier]
  • Ein physikinformiertes Transformer-Modell zur Vorhersage der Fahrzeugbahn auf Autobahnen, Transportforschung Teil C: Neue Technologien. [Papier] [Code]
  • MacFormer: Map-Agent-gekoppelter Transformator für Echtzeit- und robuste Flugbahnvorhersage, RAL. [Papier]
  • MRGTraj: Ein neuartiger nicht-autoregressiver Ansatz für die Vorhersage menschlicher Flugbahnen, TCSVT. [Papier] [Code]
  • Planungsinspirierte hierarchische Trajektorienvorhersage mittels Lateral-Longitudinal-Zerlegung für autonomes Fahren, TIV. [Papier]
  • Traj-MAE: Maskierte Autoencoder für die Flugbahnvorhersage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2303.06697, 2023. [Papier]
  • Unsicherheitsbewusste Vorhersage der Fußgängerbahn durch Verteilungsdiffusion, arXiv-Vorabdruck arXiv:2303.08367, 2023. [Papier]
  • Diffusionsmodell für die GPS-Trajektorienerzeugung, arXiv-Vorabdruck arXiv:2304.11582, 2023. [Papier]
  • Multiverse Transformer: 1. Platz Lösung für Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, CVPR 2023 Workshop zum Thema autonomes Fahren. [Papier] [Website]
  • Joint-Multipath++ für Simulationsagenten: 2. Platz-Lösung für Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, CVPR 2023 Workshop zum Thema autonomes Fahren. [Papier] [Code]
  • MTR++: Multi-Agent-Bewegungsvorhersage mit symmetrischer Szenenmodellierung und geführter Absichtsabfrage, 1. Platz-Lösung für Waymo Open Motion Prediction Challenge 2023, CVPR 2023-Workshop zum autonomen Fahren. [Papier] [Code]
  • GameFormer: Spieltheoretische Modellierung und Lernen transformatorbasierter interaktiver Vorhersage und Planung für autonomes Fahren, arXiv-Vorabdruck arXiv:2303.05760, 2023. [Papier] [Code] [Website]
  • GameFormer Planner: Ein lernfähiges interaktives Vorhersage- und Planungsframework für autonome Fahrzeuge, die nuPlan Planning Challenge beim CVPR 2023 End-to-End Autonomous Driving Workshop. [Papier] [Code]
  • trajdata: Eine einheitliche Schnittstelle zu mehreren menschlichen Flugbahndatensätzen, arXiv-Vorabdruck arXiv:2307.13924, 2023. [Papier] [Code]
  • Remember Intentions: Retrospective-Memory-based Trajectory Prediction, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • STCrowd: Ein multimodaler Datensatz zur Fußgängerwahrnehmung in überfüllten Szenen, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Die Vorhersage der Fahrzeugbahn funktioniert, aber nicht überall, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Stochastische Flugbahnvorhersage durch Bewegungsunbestimmtheitsdiffusion, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Non-Probability Sampling Network for Stochastic Human Trajectory Prediction, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Zur kontroversen Robustheit der Flugbahnvorhersage für autonome Fahrzeuge, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Adaptive Flugbahnvorhersage über übertragbares GNN, CVPR 2022. [Papier]
  • Auf dem Weg zu robuster und adaptiver Bewegungsvorhersage: Eine kausale Darstellungsperspektive, CVPR 2022. [Papier] [Code, Code]
  • Wie viele Beobachtungen sind genug? Wissensdestillation für Flugbahnprognosen, CVPR 2022. [Papier]
  • Von allen Fahrzeugen lernen, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Vorhersage von LiDAR über Future Object Detection, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • End-to-End-Trajektorienverteilungsvorhersage basierend auf Belegungsrasterkarten, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • M2I: Von der faktorisierten Randbahnvorhersage zur interaktiven Vorhersage, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • GroupNet: Multiscale Hypergraph Neural Networks for Trajectory Prediction with Relational Reasoning, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Wessen Titel ist es überhaupt? Verbesserung der Robustheit gegenüber Tracking-Fehlern mit affinitätsbasierter Vorhersage, CVPR 2022. [Papier]
  • ScePT: Szenenkonsistente, richtlinienbasierte Flugbahnvorhersagen für die Planung, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Graphbasierter räumlicher Transformator mit Speicherwiederholung für die Vorhersage von Fußgängerwegen in der Zukunft, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • MUSE-VAE: Multiskalen-VAE für umweltbewusste langfristige Flugbahnvorhersage, CVPR 2022. [Papier]
  • LTP: Spurbasierte Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren, CVPR 2022. [Papier]
  • ATPFL: Automatisches Trajektorienvorhersage-Modelldesign im Rahmen des Federated Learning Framework, CVPR 2022. [Papier]
  • Vorhersage der menschlichen Flugbahn mit momentaner Beobachtung, CVPR 2022. [Papier]
  • HiVT: Hierarchischer Vektortransformator für Multi-Agent-Bewegungsvorhersage, CVPR 2022. [Papier] [Code]
  • Lernen von Fußgängergruppendarstellungen für die multimodale Flugbahnvorhersage, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Sozial-implizit: Überdenken der Bewertung der Trajektorienvorhersage und der Wirksamkeit der impliziten Maximum-Likelihood-Schätzung, ECCV 2022. [Papier] [Code] [Website]
  • Hierarchische latente Struktur für die Prognose der multimodalen Fahrzeugtrajektorie, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • SocialVAE: Human Trajectory Prediction using Timewise Latents, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Vertikal betrachten: Ein hierarchisches Netzwerk zur Flugbahnvorhersage über Fourier-Spektren, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Entry-Flipped Transformer für Inferenz und Vorhersage des Teilnehmerverhaltens, ECCV 2022. [Papier]
  • D2-TPred: Diskontinuierliche Abhängigkeit für die Flugbahnvorhersage unter Ampeln, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Vorhersage der menschlichen Flugbahn mittels neuronaler Sozialphysik, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Social-SSL: Selbstüberwachtes sequenzübergreifendes Repräsentationslernen basierend auf Transformatoren für die Trajektorienvorhersage mit mehreren Agenten, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Sich der Geschichte bewusst: Flugbahnvorhersage mit den lokalen Verhaltensdaten, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Aktionsbasiertes kontrastives Lernen für die Flugbahnvorhersage, ECCV 2022. [Papier]
  • AdvDO: Realistische gegnerische Angriffe für die Flugbahnvorhersage, ECCV 2022. [Papier]
  • ST-P3: End-to-End Vision-basiertes autonomes Fahren durch räumlich-zeitliches Feature-Learning, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • Social ODE: Multi-Agent Trajectory Forecasting with Neural Ordinary Differential Equations, ECCV 2022. [Papier]
  • Vorhersage der menschlichen Flugbahn anhand der Szenengeschichte, NeurIPS 2022. [Papier] [Code]
  • Trajektoriengesteuerte Kontrollvorhersage für durchgängiges autonomes Fahren: Eine einfache, aber starke Basislinie, NeurIPS 2022. [Papier] [Code]
  • Bewegungstransformator mit globaler Intentionslokalisierung und lokaler Bewegungsverfeinerung, NeurIPS 2022. [Papier] [Website]
  • Interaktionsmodellierung mit Multiplex-Aufmerksamkeit, NeurIPS 2022. [Papier] [Code]
  • Tiefgreifende interaktive Bewegungsvorhersage und -planung: Spielen mit Bewegungsvorhersagemodellen, Konferenz über Lernen für Dynamik und Kontrolle (L4DC). [Papier] [Website]
  • Sozial interpretierbarer Baum für die Vorhersage der Fußgängerbahn, AAAI 2022. [Papier] [Code]
  • Complementary Attention Gated Network for Pedestrian Trajectory Prediction, AAAI 2022. [Papier] [Code]
  • Scene Transformer: Eine einheitliche Architektur zur Vorhersage zukünftiger Flugbahnen mehrerer Agenten, ICLR 2022. [Papier]
  • Meistens geht man alleine: Analyse der Merkmalszuordnung bei der Flugbahnvorhersage, ICLR 2022. [Papier]
  • Latent Variable Sequential Set Transformers For Joint Multi-Agent Motion Prediction, ICLR 2022. [Papier] [Code]
  • THOMAS: Trajectory Heatmap Output mit erlerntem Multi-Agent Sampling, ICLR 2022. [Papier]
  • Path-Aware Graph Attention für HD-Karten in Motion Prediction, ICRA 2022. [Papier]
  • Flugbahnvorhersage mit sprachlichen Darstellungen, ICRA 2022. [Papier]
  • Nutzung von Smooth Attention Prior für Multi-Agent-Trajectory Prediction, ICRA 2022. [Papier] [Website]
  • KEMP: Keyframe-basiertes hierarchisches End-to-End-Tiefenmodell für die langfristige Flugbahnvorhersage, ICRA 2022. [Papier]
  • Domain Generalization for Vision-based Driving Trajectory Generation, ICRA 2022. [Papier] [Website]
  • Ein Deep Concept Graph Network for Interaction-Aware Trajectory Prediction, ICRA 2022. [Papier]
  • Konditionierte Vorhersage der menschlichen Flugbahn mithilfe iterativer Aufmerksamkeitsblöcke, ICRA 2022. [Papier]
  • StopNet: Skalierbare Flugbahn- und Belegungsvorhersage für autonomes Fahren in der Stadt, ICRA 2022. [Papier]
  • Metapfadanalyse zu räumlich-zeitlichen Diagrammen zur Vorhersage der Fußgängerbahn, ICRA 2022. [Papier] [Website]
  • Propagating State Uncertainty Through Trajectory Forecasting, ICRA 2022. [Papier] [Code]
  • HYPER: Gelernte Hybrid-Trajektorienvorhersage mittels faktorisierter Inferenz und adaptiver Stichprobenziehung, ICRA 2022. [Papier]
  • Grouptron: Dynamic Multi-Scale Graph Convolutional Networks for Group-Aware Dense Crowd Trajectory Forecasting, ICRA 2022. [Papier]
  • Crossmodal Transformer Based Generative Framework for Pedestrian Trajectory Prediction, ICRA 2022. [Papier]
  • Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren mit topometrischer Karte, ICRA 2022. [Papier] [Code]
  • CRAT-Pred: Fahrzeugtrajektorienvorhersage mit Crystal Graph Convolutional Neural Networks und Multi-Head Self-Attention, ICRA 2022. [Papier] [Code]
  • MultiPath++: Effiziente Informationsfusion und Trajektorienaggregation zur Verhaltensvorhersage, ICRA 2022. [Papier]
  • Multimodale Bewegungsvorhersage mit transformatorbasiertem neuronalem Netzwerk für autonomes Fahren, ICRA 2022. [Papier]
  • GOHOME: Graphorientierte Heatmap-Ausgabe für zukünftige Bewegungsschätzungen, ICRA 2022. [Papier]
  • TridentNetV2: Leichte grafische globale Plandarstellungen für die dynamische Trajektoriengenerierung, ICRA 2022. [Papier]
  • Heterogeneous-Agent Trajectory Forecasting Incorporating Class Uncertainty, IROS 2022. [Papier] [Code] [trajdata]
  • Flugbahnvorhersage mit graphbasierter Dual-Scale-Kontextfusion, IROS 2022. [Papier] [Code]
  • Robuste Flugbahnvorhersage gegen gegnerische Angriffe, CoRL 2022. [Papier] [Code]
  • Planning with Diffusion for Flexible Behavior Synthesis, ICML 2022. [Papier] [Website]
  • Synchrone bidirektionale Fußgängerbahnvorhersage mit Fehlerkompensation, ACCV 2022. [Papier]
  • AI-TP: Attention-based Interaction-aware Trajectory Prediction for Autonomous Driving, IEEE T-IV, 2022. [Papier] [Code]
  • MDST-DGCN: Ein mehrstufiges dynamisches räumlich-zeitlich gerichtetes Graph-Faltungsnetzwerk für die Vorhersage der Fußgängerbahn, rechnergestützte Intelligenz und Neurowissenschaften. [Papier]
  • Graphbasiertes räumlich-zeitliches Faltungsnetzwerk für die Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie beim autonomen Fahren, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit Heterogeneous Edge-Enhanced Graph Attention Network, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Vollständig Faltungs-Encoder-Decoder mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus für die praktische Vorhersage der Fußgängerbahn, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • STGM: Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie basierend auf einem generativen Modell für räumlich-zeitliche Merkmale, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren mithilfe des Spatial-Temporal Graph Attention Transformer, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Absichtsbewusste Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie basierend auf einem räumlich-zeitlichen dynamischen Aufmerksamkeitsnetzwerk für das Internet der Fahrzeuge, IEEE T-ITS, 2022. [Papier] [Code]
  • Flugbahnvorhersage basierend auf Prior-Aware Directed Graph Convolutional Neural Network, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • DeepTrack: Leichtes Deep Learning für die Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie auf Autobahnen, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Interaktive Trajektorienvorhersage mithilfe einer in Fahrrisikokarten integrierten Deep-Learning-Methode für umliegende Fahrzeuge auf Autobahnen, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie in vernetzten Umgebungen über heterogene kontextsensitive Graph-Faltungsnetzwerke, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Trajektorienvorhersage eines neuronalen Netzwerks und Modellinterpretation basierend auf zeitlicher Musteraufmerksamkeit, IEEE T-ITS, 2022. [Papier]
  • Lernen spärlicher Interaktionsdiagramme teilweise erkannter Fußgänger für die Flugbahnvorhersage, IEEE RA-L, 2022. [Papier] [Code]
  • GAMMA: Ein General Agent Motion Prediction Model für autonomes Fahren, RAL. [Papier] [Code]
  • Schrittweise zielorientierte Netzwerke zur Flugbahnvorhersage, RAL. [Papier] [Code]
  • GA-STT: Vorhersage der menschlichen Flugbahn mit gruppenbewusstem räumlich-zeitlichem Transformator, RAL. [Papier]
  • Langfristige 4D-Flugbahnvorhersage mithilfe generativer gegnerischer Netzwerke, Transportforschung Teil C: Neue Technologien. [Papier]
  • Ein kontextbezogenes Framework zur Vorhersage der Fußgängerbahn für automatisierte Fahrzeuge, Transportforschung Teil C: Neue Technologien. [Papier]
  • Erklärbare multimodale Flugbahnvorhersage mithilfe von Aufmerksamkeitsmodellen, Transportforschung Teil C: Neue Technologien. [Papier]
  • CSCNet: Kontextuelles semantisches Konsistenznetzwerk für die Flugbahnvorhersage in überfüllten Räumen, PR. [Papier]
  • CSR: Kaskadenbedingter Variations-AutoEncoder mit sozialbewusster Regression zur Vorhersage der Fußgängerbahn, PR. [Papier]
  • Schritt Achtung: Sequential Pedestrian Trajectory Prediction, IEEE Sensors Journal. [Papier]
  • Methode zur Vorhersage der Fahrzeugtrajektorie in Verbindung mit dem Ego-Fahrzeugbewegungstrend unter Dual-Attention-Mechanismus, IEEE-Transaktionen zu Instrumentierung und Messung. [Papier]
  • Räumlich-zeitliche interaktionsbewusste und flugbahnverteilungsbewusste Graph-Faltungsnetzwerk für multimodale Fußgänger-Trajektorienvorhersage, IEEE-Transaktionen zu Instrumentierung und Messung. [Papier]
  • Deep Encoder-Decoder-NN: Ein Deep-Learning-basiertes Vorhersage- und Korrekturmodell für die Flugbahn autonomer Fahrzeuge, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. [Papier]
  • PTPGC: Vorhersage der Fußgängerbahn durch ein Graph-Attention-Netzwerk mit ConvLSTM, Robotik und autonomen Systemen. [Papier]
  • GCHGAT: Vorhersage der Fußgängerbahn unter Verwendung gruppenbeschränkter hierarchischer Graph-Aufmerksamkeitsnetzwerke, Applied Intelligence. [Papier]
  • Vorhersage der Flugbahn von Fahrzeugen mithilfe des rekurrenten VAE-Netzwerks, IEEE Access. [Papier] [Code]
  • SEEM: Ein auf Sequenzentropieenergie basierendes Modell für die All-Then-One-Vorhersage der Fußgängerbahn, TPAMI. [Papier]
  • PTP-STGCN: Vorhersage der Fußgängerbahn basierend auf einem räumlich-zeitlichen Graphen-Faltungs-Neuronalen Netzwerk, Angewandte Intelligenz. [Papier]
  • Flugbahnverteilungen: Eine neue Bewegungsbeschreibung für die Flugbahnvorhersage, Computational Visual Media. [Papier]
  • Flugbahnvorhersage für autonomes Fahren basierend auf einem mehrskaligen räumlich-zeitlichen Diagramm, IET Intelligent Transport Systems. [Papier]
  • Kontinuierliche lernbasierte Flugbahnvorhersage mit speichererweiterten Netzwerken, wissensbasierte Systeme. [Papier]
  • Atten-GAN: Vorhersage der Fußgängerbahn mit GAN basierend auf Aufmerksamkeitsmechanismus und kognitiver Berechnung. [Papier]
  • EvoSTGAT: Sich entwickelnde raumzeitliche Graph-Aufmerksamkeitsnetzwerke für die Vorhersage der Fußgängerbahn, Neurocomputing. [Papier]
  • Steigerung des Kontextbewusstseins bei Bewegungsvorhersagen, CVPR-Workshops 2022. [Papier] [Code]
  • Zielgesteuerte selbstaufmerksame wiederkehrende Netzwerke zur Flugbahnvorhersage, CVPR-Workshops 2022. [Papier] [Code]
  • Wichtigkeit liegt in Ihrer Aufmerksamkeit: Vorhersage der Agentenbedeutung für autonomes Fahren, CVPR-Workshops 2022. [Papier]
  • MPA: MultiPath++-basierte Architektur für Bewegungsvorhersage, CVPR-Workshops 2022. [Papier] [Code]
  • TPAD: Identifizieren effektiver Flugbahnvorhersagen unter Anleitung des Flugbahnanomalieerkennungsmodells, arXiv:2201.02941, 2022. [Papier]
  • Wayformer: Motion Forecasting via Simple & Efficient Attention Networks, arXiv-Vorabdruck arXiv:2207.05844, 2022. [Papier]
  • PreTR: Spatio-Temporal Non-Autoregressive Trajectory Prediction Transformer, arXiv-Vorabdruck arXiv:2203.09293, 2022. [Papier]
  • LatentFormer: Multi-Agent Transformer-Based Interaction Modeling and Trajectory Prediction, arXiv-Vorabdruck arXiv:2203.01880, 2022. [Papier]
  • Diverse Multiple Trajectory Prediction Using a Two-stage Prediction Network Trained with Lane Loss, arXiv preprint arXiv:2206.08641, 2022. [Papier]
  • Halbüberwachtes semantikgesteuertes gegnerisches Training zur Flugbahnvorhersage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2205.14230, 2022. [Papier]
  • Heterogene Trajektorienvorhersage durch Risiko- und Szenengraphenlernen, arXiv-Vorabdruck arXiv:2211.00848, 2022. [Papier]
  • GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction Model, arXiv preprint arXiv:2209.07857, 2022. [Papier] [Code]
  • Dynamic-Group-Aware Networks for Multi-Agent Trajectory Prediction with Relational Reasoning, arXiv-Vorabdruck arXiv:2206.13114, 2022. [Papier]
  • Kollaborative Unsicherheit bringt Multi-Agent-Multi-Modal-Trajectory-Vorhersage, arXiv-Vorabdruck arXiv:2207.05195, 2022. [Papier] [Code]
  • Geführte bedingte Diffusion für kontrollierbare Verkehrssimulation, arXiv-Vorabdruck arXiv:2210.17366, 2022. [Papier] [Website]
  • PhysDiff: Physikgesteuertes menschliches Bewegungsdiffusionsmodell, arXiv-Vorabdruck arXiv:2212.02500, 2022. [Papier]
  • MPA: MultiPath++-basierte Architektur für Bewegungsvorhersage, CVPR-Workshop zum autonomen Fahren 2022. [Papier] [Code]
  • Kollaborative Unsicherheit bei der Multiagenten-Trajektorienvorhersage, NeurIPS 2021. [Papier]
  • GRIN: Generative Relation and Intention Network for Multi-agent Trajectory Prediction, NeurIPS 2021. [Papier] [Code]
  • LibCity: Eine offene Bibliothek für Verkehrsvorhersage, SIGSPATIAL 2021. [Papier] [Code]
  • Vorhersage von Fahrzeugtrajektorien in städtischen Szenarien mit Transformatornetzwerken und erweiterten Informationen, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2021). [Papier]
  • Social-STAGE: Spatio-Temporal Multi-Modal Future Trajectory Forecast, ICRA 2021. [Papier]
  • AVGCN: Trajectory Prediction using Graph Convolutional Networks Guided by Human Attention, ICRA 2021. [Papier]
  • Erkundung des dynamischen Kontexts für die Multipfad-Trajektorienvorhersage, ICRA 2021. [Papier] [Code]
  • Vorhersage der Fußgängerbahn mithilfe kontexterweiterter Transformatornetzwerke, ICRA 2021. [Papier] [Code]
  • Spectral Temporal Graph Neural Network for Trajectory Prediction, ICRA 2021. [Papier]
  • Überlastungsbewusste Trajektorienvorhersage für mehrere Agenten zur Kollisionsvermeidung, ICRA 2021. [Papier] [Code]
  • Antizipatorische Navigation in Menschenmengen durch probabilistische Vorhersage zukünftiger Fußgängerbewegungen, ICRA 2021. [Papier]
  • AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting, ICCV 2021. [Papier] [Code] [Website]
  • Likelihood-Based Divers Sampling for Trajectory Forecasting, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • MG-GAN: Ein Multi-Generator-Modell zur Verhinderung von Proben außerhalb der Verteilung bei der Vorhersage der Fußgängerbahn, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • Räumlich-zeitliches Konsistenznetzwerk für Flugbahnvorhersagen mit geringer Latenz, ICCV 2021. [Papier]
  • Drei Schritte zur multimodalen Trajektorienvorhersage: Modalitätsclusterung, -klassifizierung und -synthese, ICCV 2021. [Papier]
  • Von Zielen, Wegpunkten und Pfaden zur langfristigen Vorhersage der menschlichen Flugbahn, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • Wohin gehst du? Dynamische Flugbahnvorhersage mit Expertenzielbeispielen, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • DenseTNT: End-to-End-Trajektorienvorhersage aus dichten Zielsätzen, ICCV 2021. [Papier]
  • Sicherheitsbewusste Bewegungsvorhersage mit unsichtbaren Fahrzeugen für autonomes Fahren, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • LOKI: Langfristige und wichtige Absichten für die Flugbahnvorhersage, ICCV 2021. [Papier] [Datensatz]
  • Vorhersage der menschlichen Flugbahn durch kontrafaktische Analyse, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • Personalisierte Flugbahnvorhersage durch Verteilungsdiskriminierung, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • Unbegrenzte Nachbarschaftsinteraktion für die Vorhersage heterogener Flugbahnen, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • Soziales NCE: Kontrastives Lernen sozialbewusster Bewegungsdarstellungen, ICCV 2021. [Papier] [Code]
  • RAIN: Reinforced Hybrid Attention Inference Network for Motion Forecasting, ICCV 2021. [Papier]
  • Temporales Pyramidennetzwerk zur Vorhersage der Fußgängerbahn mit Mehrfachüberwachung, AAAI 2021. [Papier]
  • SCAN: Ein räumliches Kontext-aufmerksames Netzwerk für die gemeinsame Absichtsvorhersage mehrerer Agenten, AAAI 2021. [Papier]
  • Entwirrtes multirelationales Graph-Faltungsnetzwerk für die Vorhersage der Fußgängerbahn, AAAI 2021. [Papier] [Code]
  • MotionRNN: Ein flexibles Modell zur Videovorhersage mit raumzeitvariablen Bewegungen, CVPR 2021. [Papier]
  • Multimodale Bewegungsvorhersage mit gestapelten Transformatoren, CVPR 2021. [Papier] [Code] [Website]
  • SGCN: Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction, CVPR 2021. [Papier] [Code]
  • LaPred: Spurbewusste Vorhersage multimodaler zukünftiger Trajektorien dynamischer Agenten, CVPR 2021. [Papier]
  • Divide-and-Conquer für fahrspurbewusste Vorhersage unterschiedlicher Flugbahnen, CVPR 2021. [Papier]
  • Euro-PVI: Interaktionen zwischen Fußgängern und Fahrzeugen in dichten städtischen Zentren, CVPR 2021. [Papier] [Datensatz]
  • Trajektorienvorhersage mit latenter Glaubenergie-basierten Modell, CVPR 2021. [Papier] [Code]
  • Gemeinsame Vorhersage für die modale Flugbahn für autonomes Fahren, CVPR 2021. [Papier]
  • Fußgänger- und Ego-Vehicle-Trajektorienvorhersage aus monokularer Kamera, CVPR 2021. [Papier] [Code]
  • Interpretierbare soziale Anker für die Prognose des Menschen in Menschen, CVPR 2021. [Papier]
  • Introvertierte: Vorhersage der Menschen auf der menschlichen Flugbahn durch bedingte 3D -Aufmerksamkeit, CVPR 2021. [Papier]
  • MP3: Ein einheitliches Modell zum Karten, Wahrnehmung, Vorhersagen und Plan, CVPR 2021. [Papier]
  • TrafficSim: Lernen, realistische Verhaltensweisen mit mehreren Agenten zu simulieren, CVPR 2021. [Papier]
  • Multimodales Transformator -Netzwerk für die Vorhersage der Fußgängerbahn, IJCAI 2021. [Papier] [Code]
  • Decoder -Fusion RNN: Kontext und Interaktionsbewusstsein für Trajektorienvorhersage, IROS 2021. [Papier]
  • Gemeinsame Absicht und Flugbahnvorhersage basierend auf Transformator, IROS 2021. [Papier]
  • Manöverbasierte Flugbahnvorhersage für selbstfahrende Autos mit räumlich-zeitlichen Faltungsnetzen, IROS 2021. [Papier]
  • Mehrere kontextbezogene Hinweise integrierte Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren, IROS 2021. [Papier]
  • MultixNet: Multiclas MultiChage Multimodal Motion Prediction, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2021). [Papier]
  • Trajektorienvorhersage für autonomes Fahren basierend auf Multi-Head-Aufmerksamkeit mit gemeinsamer Agenten-Map-Darstellung, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2021). [Papier]
  • Social-iwstcnn: Ein sozial-interaktionsgewichtetes räumlich-zeitliches Faltungsnetzwerk für die Vorhersage der Fußgängerverkehr in städtischen Verkehrsszenarien, IV 2021. [Papier]
  • Generieren von Szenarien mit vielfältigem Fußgängerverhalten für autonome Fahrzeugtests, Konferenz über Roboterlernen (CORL 2021). [Papier] [Code]
  • Multimodale Trajektorienvorhersage auf Spur-Graph-Traverals, CORL 2021. [Papier] [Code]
  • Lernen, Fahrzeugtrajektorien mit modellbasierter Planung vorherzusagen, Corl 2021. [Papier]
  • POSE -Basis -Trajektorienprognose schutzbedürftiger Straßenbenutzer, die wiederkehrende neuronale Netzwerke verwenden, internationale Konferenz zur Mustererkennung (ICPR 2021). [Papier]
  • GraphTCN: Modellierung von räumlich-zeitlicher Interaktion für die Vorhersage der menschlichen Trajektorien, WACV 2021. [Papier]
  • Zielorientierte langfristige Trajektorienvorhersage, WACV 2021. [Papier]
  • Multimodale Trajektorienvorhersagen für autonomes Fahren ohne detaillierte vorherige Karte, WACV 2021. [Papier]
  • Selbstausgewachsener räumliches Graphennetzwerk für kontextbezogene Fußgängerverlaufsvorhersage, IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2021). [Papier] [Code]
  • S2TNET: Räumlich-zeitliche Transformator-Netzwerke für die Vorhersage der Flugbahn im autonomen Fahren, asiatische Konferenz über maschinelles Lernen 2021. [Papier] [Code]
  • Lernen strukturierte Darstellungen räumlicher und interaktiver Dynamik für die Vorhersage der Flugbahn in überfüllten Szenen, IEEE Robotics und Automatisierungsbuchstaben 2021 [Papier], [Code]
  • Trajektorienvorhersage unter Verwendung von äquivarianten kontinuierliche Faltung, ICLR 2021. [Papier] [Code]
  • TridentNet: Ein bedingtes generatives Modell für die dynamische Generierung von Trajektorien, Internationale Konferenz über intelligente autonome Systeme 2021. [Papier]
  • Home: Heatmap -Ausgang für zukünftige Bewegungsschätzung, ITSC 2021. [Papier]
  • Diagramm und wiederkehrende neuronale Netzwerkbasis-Fahrzeugtrajektorienvorhersage für Autobahnfahrten, ITSC 2021. [Papier]
  • SCSG Achtung: Ein egozentrisches Sterndiagramm mit Aufmerksamkeit für die Vorhersage der Fußgängerbahn, internationale Konferenz zu Datenbanksystemen für fortschrittliche Anwendungen (DASFAA 2021). [Papier]
  • Nutzung der Flugbahnvorhersage für die Erkennung von Fußgängervideoanomalie, IEEE Symposium -Serie zur Computerinformation (SSCI 2021). [Papier] [Code]
  • Sind sozial bewusstes Trajektorienvorhersagemodelle wirklich sozial bewusst?, Transportforschung: Teil C. [Papier, Papier] [Code]
  • Injektion von Wissen in datengesteuerten Fahrzeugtrajektorienprädiktoren, Transportforschung: Teil C. [Papier] [Code]
  • Dekodierung von Fußgänger- und automatisierten Fahrzeuginteraktionen mit einer immersiven virtuellen Realität und interpretierbarem Deep -Lernen, Transportforschung: Teil C. [Papier]
  • Prognose der Menschen auf Menschenbahn in Menschenmengen: Eine tiefe Lernperspektive, IEEE -Transaktionen zu intelligenten Transportsystemen. [Papier] [Code]
  • Nettraj: Ein netzwerkbasiertes Fahrzeugtrajektorienvorhersagemodell mit Richtungsdarstellung und räumlich-zeitlichen Aufmerksamkeitsmechanismen, Titten. [Papier]
  • Räumlich-zeitlicher Diagramm-Dual-Befragung-Netzwerk für Multi-Agent-Vorhersage und -verfolgung, Titten. [Papier]
  • Ein hierarchischer Rahmen für die Vorhersage des interaktiven Verhaltens heterogener Verkehrsteilnehmer auf der Grundlage des neuronalen Netzwerks von Graph. [Papier]
  • Trajgail: Generierung städtischer Fahrzeugtrajektorien mit generativem kontroversem Nachahmungslernen, Transportforschung Teil C. [Papier] [Code]
  • Vorhersage von Fahrzeugtrajektorien mit generativem kontroversem Netzwerk mit zeitlichen Logik -Syntaxbaumfunktionen, IEEE -Robotik und Automatisierungsbuchstaben. [Papier]
  • Fahrzeugbahnvorhersage unter Verwendung von LSTMS mit räumlich-zeitlichen Aufmerksamkeitsmechanismen, IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. [Papier] [Code]
  • Long-Term Memory Based Human Vehicle Vehicle Longitudinal Trajektorienvorhersage in einer verbundenen und autonomen Fahrzeugumgebung, Transportforschung. [Papier]
  • Temporales Pyramidennetzwerk mit räumlich-zeitlicher Aufmerksamkeit für die Vorhersage von Fußgängern, IEEE-Transaktionen in Netzwerkwissenschaft und -technik. [Papier]
  • Ein effizientes räumlich -zeitliches Modell, das auf geschlossenen linearen Einheiten zur Vorhersage der Flugbahn, Neurocomputing basiert. [Papier]
  • SRAI-LSTM: Eine aufmerksamkeitsbasierte interaktionsbewusste LSTM für soziale Beziehung für die Vorhersage des Menschen, Neurocomputing. [Papier]
  • AST-GNN: Ein aufmerksamkeitsbasiertes räumlich-zeitliches Graph Neuronal Network für interaktionsbewusste Fußgängerwadelvorhersage, Neurocomputing. [Papier]
  • Multi-PPTP: Multiple probabilistische Fußgängerverletzung in der komplexen Junction-Szene, IEEE-Transaktionen zu intelligenten Transportsystemen. [Papier]
  • Ein neuartiger draphbasierter Flugbahnprädiktor mit Pseudo-Oracle, TNNLS. [Papier]
  • Große GPS -Trajektoriengenerierung mit MAP basierend auf zwei Stufe Gan, Journal of Data Science. [Papier] [Code]
  • Pose und semantische kartenbasierte probabilistische Vorhersage der Trajektorien der Straßenverbraucher, IEEE -Transaktionen zu intelligenten Fahrzeugen. [Papier]
  • STI-GAN: Multimodale Fußgängerbahnvorhersage unter Verwendung von räumlich-zeitlichen Wechselwirkungen und einem generativen kontroversen Netzwerk, IEEE Access. [Papier]
  • Ganzheitliche LSTM für die Vorhersage der Fußgängerbahn, Tipp. [Papier]
  • Fußgängerweite Vorhersage mit Faltungsnetzwerken, PR. [Papier]
  • LSTM -basierter Flugbahnvorhersagemodell für Radfahrer unter Verwendung mehrerer Wechselwirkungen mit der Umgebung, PR. [Papier]
  • Vorhersage und Erzeugung menschlicher Flugbahn unter Verwendung von LSTM -Modellen und Gans, PR. [Papier]
  • Vorhersage und Erzeugung von Fahrzeugtrajektorien unter Verwendung von LSTM -Modellen und Gans, PLoS One. [Papier]
  • BITRAP: BIDirektionaler Fußgängerweite Vorhersage mit multimodaler Zielschätzung, RAL. [Papier] [Code]
  • Ein kinematisches Modell für die Vorhersage der Flugbahn in allgemeinen Autobahnszenarien, Ral. [Papier] [Code]
  • Trajektorienvorhersage beim autonomen Fahren mit einem Hilfsverlust mit Fahrspur, Ral. [Papier]
  • Vehikel -Trajektorienvorhersage unter Verwendung des generativen kontroversen Netzwerks mit zeitlichen Logik -Syntax -Baummerkmalen, RAL. [Papier]
  • TRA2TRA: Vorhersage von Trajektorien und Trajektorien mit einem globalen sozialen räumlich-zeitlichen aufmerksamen neuronalen Netzwerk, Ral. [Papier]
  • Sozialgrafische Faltungs -LSTM für Fußgängerverletzung, IET -intelligente Transportsysteme. [Papier]
  • HSTA: Ein hierarchisches räumlich-zeitliches Aufmerksamkeitsmodell für die Vorhersage von Trajektorien, IEEE-Transaktionen zur Fahrzeugtechnologie (TVT). [Papier]
  • Umweltbeeinträchtigennetz für Fahrzeuge Trajektorienvorhersage, TVT. [Papier]
  • Wohin gehen sie? Vorhersage des menschlichen Verhaltens in überfüllten Szenen, ACM -Transaktionen zu Multimedia -Computing, Kommunikation und Anwendungen (TOMM). [Papier]
  • Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit räumlich-zeitlicher Sequenzfusion, IEEE-Transaktionen auf Multimedia (TMM). [Papier]
  • Evolvegraph: Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit dynamischem relationalem Denken, Neurips 2020. [Papier]
  • V2VNET-Vehicle-to-Vehicle-Kommunikation für die gemeinsame Wahrnehmung und Vorhersage, ECCV 2020. [Papier]
  • Smart-Smultaneous Multi-Agent Recurent Trajecory Prediction, ECCV 2020. [Papier]
  • Simaug-Lernen robuste Darstellungen aus Simulation für die Vorhersage der Flugbahn, ECCV 2020. [Papier]
  • Lernspur -Diagrammdarstellungen für die Bewegungsprognose, ECCV 2020. [Papier]
  • Implizite latentes Variablenmodell für die szenenkonsistente Bewegungsprognose, ECCV 2020. [Papier]
  • Verschiedene und zulässige Trajektorienprognose durch multimodales Kontextverständnis, ECCV 2020. [Papier]
  • Semantische Synthese der Fußgängerbewegung, ACCV 2020. [Papier]
  • Kernel-Trajektorienkarten für multimodale probabilistische Bewegungsvorhersage, Corl 2019. [Papier] [Code]
  • Social-Wagdat: Interaktionsbewusstes Trajektorienvorhersage über das Wasserstein-Graph-Doppelbekämpfungsnetzwerk, 2020. [Papier]
  • Soziales NCE: Kontrastives Lernen von sozialbewussten Bewegungsdarstellungen. [Papier], [Code]
  • POSE -Basis -Trajektorienprognose schutzbedürftiger Straßenbenutzer, die wiederkehrende neuronale Netzwerke, ICPR -Internationale Workshops und Herausforderungen 2020 verwenden. [Papier]
  • Evolvegraph: Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit dynamischem relationalem Denken, Neurips 2020. [Papier]
  • Räumlich-zeitliche Graphentransformatornetzwerke für die Vorhersage der Fußgängerbahn, ECCV 2020. [Papier]
  • Es ist nicht die Reise, sondern die destinenzeiter konditionierte Flugbahnvorhersage, ECCV 2020. [Papier]
  • Wie kann ich meine Zukunft sehen? FVTRAJ: Verwenden Sie die Aussicht nach der Vorhersage der Fußgängerweite, ECCV 2020. [Papier]
  • Dynamische und statische kontextbezogene LSTM für die Multi-Agent-Bewegungsvorhersage, ECCV 2020. [Papier]
  • Prognose der Menschen auf Menschenbahn in Menschenmengen: Eine tiefe Lernperspektive, 2020. [Papier], [Code]
  • SIMAUG: Lernen robuste Darstellungen aus der 3D -Simulation für die Vorhersage von Fußgänger in unsichtbaren Kameras, ECCV 2020. [Papier], [Code]
  • DAG-NET: Doppelte aufmerksame Grafik Neurales Netzwerk für die Prognose der Flugbahn, ICPR 2020. [Papier] [Code]
  • Entwirrung der menschlichen Dynamik für Fußgängerbewegungsprognosen mit lautem Aufsicht, WACV 2020. [Papier]
  • Social-Wagdat: Interaktionsbewusstes Trajektorienvorhersage über das Wasserstein-Graph-Doppelbekämpfungsnetzwerk, 2020. [Papier]
  • Social-STGCNN: Ein soziales räumlich-zeitliches Graphen-Faltungsnetzwerk für die Vorhersage des menschlichen Trajektoriens, CVPR 2020. [Papier], [Code]
  • Der Garten der Gabelwege: In Richtung Multi-Future-Trajektorienvorhersage, CVPR 2020. [Papier], [Code/Datensatz]
  • Entwirrung der menschlichen Dynamik für Fußgängerbewegungsprognosen mit lautem Aufsicht, WACV 2020. [Papier]
  • POSE -basierte Flugbahnprognose schutzbedürftiger Straßenbenutzer, SSCI 2019. [Papier]
  • The Trajectron: Probabilistische Multi-Agent-Trajektorienmodellierung mit dynamischen räumlich-zeitlichen Graphen, ICCV 2019. [Papier] [Code]
  • STGAT: Modellierung räumlich-zeitlicher Wechselwirkungen für die Vorhersage der menschlichen Trajektorien, ICCV 2019. [Papier] [Code]
  • Zukünftige Bewegungsschätzung auf Instanzebene in einem einzelnen Bild basierend auf der Ordnungsregression, ICCV 2019. [Papier]
  • Soziale und szenenbewusste Trajektorienvorhersage in überfüllten Räumen, ICCV Workshop 2019. [Papier] [Code]
  • Stochastische Probenahmesimulation für die Vorhersage der Fußgängerbahn, IROS 2019. [Papier]
  • Langzeitvorhersage von Bewegungsverläufen unter Verwendung von Pfadhomologie-Clustern, IROS 2019. [Papier]
  • STARNET: Fußgängerbahnvorhersage mit tiefem neuronalem Netzwerk in Star -Topologie, IROS 2019. [Papier]
  • Erlernen generative sozialbewusste Modelle der Fußgängerbewegung, IROS 2019. [Papier]
  • Sichterwichtiger Fußgänger-Flugbahnvorhersage mit räumlich-zeitlichem Aufmerksamkeitsmodell, CVWW 2019. [Papier]
  • Pfadvorhersagen unter Verwendung von Objektattributen und semantischer Umgebung, Visigrapp 2019. [Papier]
  • Probabilistische Pfadplanung mit Hindernis-Trajektorienvorhersage, Cods-Comad 2019. [Papier]
  • Vorhersage des menschlichen Trajektoriens unter Verwendung des widersprüchlichen Verlusts, Heart 2019. [Papier], [Code]
  • Soziale Wege: Erlernen multimodaler Verteilungen von Fußgängerbahnen mit Gans, CVPR 2019.
  • Peeking in die Zukunft: Vorhersage zukünftiger Aktivitäten und Standorte in Videos, CVPR 2019. [Papier], [Code]
  • Lernen, Beziehungen für zukünftige Trajektorienprognosen zu schließen, CVPR 2019. [Papier]
  • Traphisch: Trajektorienvorhersage im dichten und heterogenen Verkehr unter Verwendung gewichteter Wechselwirkungen, CVPR 2019. [Papier]
  • Welchen Weg gehst du? Imitative Entscheidungslernen für Pfadvorhersagen in dynamischen Szenen, CVPR 2019. [Papier]
  • Überwindung von Einschränkungen von Mischdichtenetzwerken: Ein Abtast- und Anpassungsrahmen für die multimodale zukünftige Vorhersage, CVPR 2019. [Papier] [Code]
  • Sophie: Ein aufmerksamer Gan zur Vorhersage von Pfaden, die den sozialen und physischen Einschränkungen konform, CVPR 2019. [Papier] [Code]
  • Vorhersage für Fußgängerweg, Pose und Absicht durch Gaußsche Prozessdynamische Modelle und Fußgängeraktivitätserkennung, 2019. [Papier]
  • Multimodal Interaktionsbewusstes Bewegungsvorhersage für die autonome Straßenkreuzung, 2019. [Papier]
  • Je einfacher desto besser: Konstante Geschwindigkeit für Fußgängerbewegungsvorhersage, 2019. [Papier]
  • Fußgängerweite Vorhersage in extrem überfüllten Szenarien, 2019. [Papier]
  • SRLSTM: Staatliche Verfeinerung von LSTM in Richtung Fußgängerverlauf, 2019. [Papier]
  • Aufmerksamkeit der Standort-Geschwindigkeit für die Vorhersage der Fußgängerbahn, WACV 2019. [Papier]
  • Fußgängerweite Vorhersage in extrem überfüllten Szenarien, Sensors, 2019. [Papier]
  • Vorhersage von Trajektorien und Verhalten von Straßenagenten unter Verwendung spektraler Clustering in Graph-LSTMS, 2019. [Papier] [Code]
  • Joint Prediction für kinematische Trajektorien in mit Fahrzeug-Pedestrian-mischten Szenen, ICCV 2019. [Papier]
  • Analyse des Sortenverlusts im Kontext der probabilistischen Trajektorienvorhersage, ICCV 2019. [Papier]
  • Auf der Suche nach Beziehungen für zukünftige Trajektorienprognosen, ICCV 2019. [Papier]
  • Gemeinsam lernbares Verhalten und Flugbahnplanung für selbstfahrende Fahrzeuge, IROS 2019. [Papier]
  • Das Teilen ist fürsorglich: Sozial konforme autonome Kreuzungsverhandlungen, IROS 2019. [Papier]
  • Inferen: Zwischendarstellungen für die zukünftige Vorhersage, IROS 2019. [Papier] [Code]
  • Tiefes prädiktives autonomes Fahren unter Verwendung von gemeinsamen Vorhersage und Verkehrsregeln für gemeinsame Agenten, IROS 2019. [Papier]
  • Neurotrajektorie: Ein neuroevolutionärer Ansatz zum Lernen des lokalen Staates für autonome Fahrzeuge, IROS 2019. [Papier]
  • Urban Street Trajektorienvorhersage mit Multi-Class-LSTM-Netzwerken, IROS 2019. [N/A]
  • Spatiotemporales Lernen der Richtungsunsicherheit in städtischen Umgebungen mit Kernel -rezidivierenden Mischdichtenetzwerken, IROS 2019. [Papier]
  • Bedingte generative neuronale System für die probabilistische Flugverbotung, IROS 2019. [Papier]
  • Interaktionsbewusstes Multi-Agent-Tracking und probabilistisches Verhaltensvorhersage über kontroverses Lernen, ICRA 2019. [Papier]
  • Generisches Verfolgung und probabilistische Vorhersage -Framework und seine Anwendung beim autonomen Fahren, IEEE Trans. Intel. Transport. Systeme, 2019. [Papier]
  • Koordination und Flugbahnvorhersage für Fahrzeuginteraktionen über Bayes'sche Generative Modeling, IV 2019. [Papier]
  • Wasserstein generatives Lernen mit kinematischen Einschränkungen für die probabilistische interaktive Fahrverhaltensvorhersage, IV 2019. [Papier]
  • GRIP: Graph-basierte interaktionsbewusste Flugbahnvorhersage, ITSC 2019. [Papier]
  • AGEN: Anpassungsfähige generative Vorhersage -Netzwerke für autonomes Fahren, IV 2019. [Papier]
  • Traphisch: Trajektorienvorhersage im dichten und heterogenen Verkehr unter Verwendung gewichteter Wechselwirkungen, CVPR 2019. [Papier], [Code]
  • Mehrstufige Vorhersage von Belegungsnetzkarten mit wiederkehrenden neuronalen Netzwerken, CVPR 2019. [Papier]
  • Argoverse: 3D -Verfolgung und Prognose mit Rich Maps, CVPR 2019 [Papier]
  • Robuste aleatorische Modellierung für die zukünftige Fahrzeuglokalisierung, CVPR 2019. [Papier]
  • Vorhersage der Fußgängerzunahme für autonome Fahrzeuge, IRC 2019. [Papier]
  • Kontextbasierte Pfadvorhersage für Ziele mit Switching Dynamics, 2019. [Papier]
  • Tiefe imitative Modelle für flexible Inferenz, Planung und Kontrolle, 2019. [Papier]
  • Inferen: Zwischendarstellungen für die zukünftige Vorhersage, 2019. [Papier] [Code]
  • Multi-Agent-Tensor-Fusion für die kontextbezogene Vorhersage, 2019. [Papier]
  • Kontextbewusster Fußgängerbewegungsvorhersage in städtischen Kreuzungen, 2018. [Papier]
  • Generische probabilistische interaktive Situationserkennung und Vorhersage: Von virtuell bis real, ITSC 2018. [Papier]
  • Generisches Fahrzeug -Tracking -Gerüst in der Lage, Okklusionen basierend auf dem modifizierten Mischpartikelfilter, IV 2018 zu behandeln. [Papier]
  • Multimodal Trajektorienvorhersage von umliegenden Fahrzeugen mit Manöverbasis, 2018. [Papier]
  • Sequenz-zu-Sequenz-Vorhersage der Fahrzeugbahn über LSTM-Encoder-Decoder-Architektur, 2018. [Papier]
  • R2P2: Eine reparametrisierte Pushforward -Richtlinie für eine vielfältige, präzise generative Pfadprognose, ECCV 2018. [Papier]
  • Vorhersage von Fahrzeugen von Fahrzeugen mit groß angelegten Motion Priors, IV 2018. [Papier]
  • Vorhersage der Fahrzeugtrajektorien durch Integration von Ansätzen mit physikalisch-manöverbasiertem Ansätzen mit interaktiven Mehrfachmodellen, 2018. [Papier]
  • Bewegungsvorhersage von Verkehrsakteuren für autonomes Fahren mit tiefen Faltungsnetzen, 2018. [Papier]
  • Generative Multi-Agent-Verhaltenskloning, 2018. [Papier]
  • Deep Sequence Learning mit Hilfsinformationen für die Verkehrsvorhersage, KDD 2018. [Papier], [Code]
  • Ein datengetriebenes Modell für die interaktionsbewusste Fußgängerbewegungsvorhersage in überfüllten Umgebungen von Objekten, ICRA 2018. [Papier]
  • Bewegen, Besucher und Vorhersagen: Ein aufmerksamkeitsbasiertes Neuralmodell für die Vorhersage der Menschenbewegung, Mustererkennungsbriefe 2018. [Papier]
  • GD-GAN: Generative kontroverse Netzwerke für die Vorhersage der Flugbahn und Gruppenerkennung in Massen, ACCV 2018, [Papier], [Demo]
  • SS-LSTM: Ein hierarchisches LSTM-Modell für die Vorhersage der Fußgängerbahn, WACV 2018. [Papier]
  • Soziale Aufmerksamkeit: Modellierung der Aufmerksamkeit in menschlichen Menschenmengen, ICRA 2018. [Papier] [Code]
  • Fußgängervorhersage durch Planung mit tiefen neuronalen Netzwerken, ICRA 2018. [Papier]
  • Gemeinsame langfristige Vorhersage der menschlichen Bewegung unter Verwendung eines Planungsansatzes für soziale Kraft, ICRA 2018. [Papier]
  • Vorhersage menschlicher Bewegung unter Einschränkungen der sozialen Gruppierung, IROS 2018. [Papier]
  • Zukünftige Person Lokalisierung in Videos aus der ersten Person, CVPR 2018. [Papier]
  • Social GaN: Sozial akzeptable Trajektorien mit generativen widersprüchlichen Netzwerken, CVPR 2018. [Papier] [Code]
  • Gruppe LSTM: Gruppen -Trajektorienvorhersage in überfüllten Szenarien, ECCV 2018. [Papier]
  • MX-LSTM: Mischen von Tracklets und Visets zur gemeinsamen Vorhersage von Trajektorien und Kopfposen, CVPR 2018. [Papier]
  • Absicht Vorhersage von Fußgängern über Bewegungsbahnen unter Verwendung gestapelter wiederkehrender neuronaler Netzwerke, 2018. [Papier]
  • Modelle für übertragbare Fußgängerbewegungsvorhersage bei Kreuzungen, 2018. [Papier]
  • Probabilistische kartenbasierte Fußgängerbewegungsvorhersage unter Berücksichtigung der Verkehrsteilnehmer, 2018. [Papier]
  • Ein rechnerisch effizientes Modell für die Vorhersage von Fußgängern, ECC 2018. [Papier]
  • Kontextbewusste Flugbahnvorhersage, ICPR 2018. [Papier]
  • Set-basierte Vorhersage von Fußgängern in städtischen Umgebungen unter Berücksichtigung formalisierter Verkehrsregeln, ITSC 2018. [Papier]
  • Erstellen von Vorkenntnissen: Ein Markov -basierter Fußgängervorhersagemodell unter Verwendung städtischer Umweltdaten, ICARCV 2018. [Papier]
  • Tiefeninformationsgeführte Menschenmenge für komplexe Crowd -Szenen, 2018. [Papier]
  • Nachverfolgung durch Vorhersage: Ein tiefes generatives Modell für die Lokalisierung und Verfolgung von Mutli-Person, WACV 2018. [Papier]
  • "Sehen ist glauben": Fußgängerbahnvorhersage unter Verwendung von visuellem männischem Aufmerksamkeit, WACV 2018. [Papier]
  • Langfristige Vorhersage von Menschen in Verkehrszenen unter Unsicherheit, CVPR 2018. [Papier], [Code+Daten]
  • Codierung der Crowd -Interaktion mit einem tiefen neuronalen Netzwerk für die Vorhersage von Fußgänger, CVPR 2018. [Papier], [Code]
  • Multipolitische Entscheidungsfindung für autonomes Fahren über ChangePoint-basierte Verhaltensvorhersage, 2017. [Papier]
  • Probabilistische langfristige Vorhersage für autonome Fahrzeuge, IV 2017. [Papier]
  • Probabilistische Fahrzeugtrajektorienvorhersage über die Müllkarte für die Belegungsnetz über wiederkehrendes neuronales Netzwerk, ITSC 2017. [Papier]
  • Wunsch: Distanzkünftige Vorhersage in dynamischen Szenen mit interagierenden Wirkstoffen, CVPR 2017. [Papier] [Code]
  • Nachahmung des Treiberverhaltens mit generativen kontroversen Netzwerken, 2017. [Papier] [Code]
  • Infogail: Interpretierbares Nachahmungslernen aus visuellen Demonstrationen, 2017. [Papier] [Code]
  • Langzeitplanung nach kurzfristiger Vorhersage, 2017. [Papier]
  • Langzeitpfadvorhersage in städtischen Szenarien unter Verwendung kreisförmiger Verteilungen, 2017. [Papier]
  • Deep Learning Driven Visual Path Prediction aus einem einzigen Bild, 2016. [Papier]
  • Vorwärts gehen: The Headed Social Force Model, 2017. [Papier]
  • Echtzeit zertifizierter probabilistischer Fußgängerprognose, 2017. [Papier]
  • Ein Multiple-Prh-Ansatz zur Vorhersage der menschlichen Bewegung, ICRA 2017. [Papier]
  • Vorhersage der interaktiven Dynamik von Fußgängern mit fiktivem Spielen, CVPR 2017. [Papier]
  • Prognose die plausiblen Wege in Crowd -Szenen, IJCAI 2017. [Papier]
  • BI-Vorhersage: Vorhersage der Fußgängerbahn auf der Grundlage der bidirektionalen LSTM-Klassifizierung, Dikta 2017. [Papier]
  • Aggressiv, angespannt oder schüchtern? Identifizierung von Persönlichkeitsmerkmalen aus Crowd -Videos, IJCAI 2017. [Papier]
  • Natürliche Vision -basierte Methode zur Vorhersage des Fußgängerverhaltens in städtischen Umgebungen, ITC 2017. [Papier]
  • Vorhersage des Menschen mit menschlicher Trajektorie unter Verwendung von räumlich bewussten tiefen Aufmerksamkeitsmodellen, 2017. [Papier]
  • Soft + fest verdrahtete Aufmerksamkeit: Ein LSTM -Rahmen für die Vorhersage der menschlichen Flugbahn und eine abnormale Ereigniserkennung, 2017. [Papier]
  • Vorhersage der interaktiven Dynamik von Fußgängern mit fiktivem Spielen, CVPR 2017. [Papier]
  • Social LSTM: Human Trajectory Prediction in überfüllten Räumen, CVPR 2016. [Papier] [Code]
  • Vergleich und Bewertung von Fußgängerbewegungsmodellen für Fahrzeugsicherheitssysteme, ITC 2016. [Papier]
  • Alter und gruppengetriebenes Fußgängerverhalten: Von Beobachtungen zu Simulationen, 2016. [Papier]
  • Struktur-RNN: Tiefes Lernen auf räumlich-zeitlichen Graphen, CVPR 2016. [Papier] [Code]
  • Intent-Asse-bewusstes langfristige Vorhersage von Fußgängerbewegungen, ICRA 2016. [Papier]
  • Kontextbasierte Erkennung von Fußgängerüberschreitungsabsichten für autonome Fahren in städtischen Umgebungen, IROS 2016. [Papier]
  • Neuartige Planungsalgorithmen für die Vorhersage der menschlichen Bewegung, ICRA 2016. [Papier]
  • Lernen sozialer Etikette: Verständnis des Menschen in überfüllten Szenen, ECCV 2016. [Papier] [Code]
  • GLMP-RealTime Fußgängerpfadvorhersage unter Verwendung globaler und lokaler Bewegungsmuster, ICRA 2016. [Papier]
  • Wissenstransfer für die szenenspezifische Bewegungsvorhersage, ECCV 2016. [Papier]
  • STF-RNN: Space Time-Funktionen basiert wiederkehrendes neuronales Netzwerk zur Vorhersage von Personen im nächsten Standort, SSCI 2016. [Code]
  • Zielgesteuerte Fußgängervorhersage, ICCV 2015. [Papier]
  • Trajektorienanalyse und Vorhersage für eine verbesserte Sicherheit der Fußgänger: Integrierter Rahmen und Bewertungen, 2015. [Papier]
  • Vorhersage und Erkennung menschlicher Interaktionen in öffentlichen Räumen, 2015. [Papier]
  • Kollektivverhalten mit dynamischen Fußgängern, 2015. [Papier]
  • Modellierung räumlich-zeitlicher Dynamik menschlicher Bewegungen zur Vorhersage zukünftiger Trajektorien, AAAI 2015. [Papier]
  • Unbeaufsichtigter Roboter lernen, Personal Motion vorherzusagen, ICRA 2015. [Papier]
  • Ein kontrollierter interaktiver Mehrfachmodellfilter für die Erkennung und Pfadvorhersage der kombinierten Fußgängerabsicht, ITC 2015. [Papier]
  • Echtzeit-Vorhersagemodellierung und robuste Vermeidung von Fußgängern mit unsicheren, sich ändernden Absichten, 2014. [Papier]
  • Verhaltensschätzung für einen vollständigen Rahmen für die Vorhersage der menschlichen Bewegung in überfüllten Umgebungen, ICRA 2014. [Papier]
  • Die Flugbahnprognose des Fußgängers im öffentlichen Verkehr mit künstlichem neuronalem Netzwerk, ICPR 2014. [Papier]
  • Wird der Fußgänger überqueren? Eine Studie zur Vorhersage von Fußgängerpfad, 2014. [Papier]
  • BRVO: Vorhersage von Fußgängerbahnen unter Verwendung von Geschwindigkeitsraum-Argumentation, 2014. [Papier]
  • Kontextbasierte Fußgängerpfadvorhersage, ECCV 2014. [Papier]
  • Vorhersage für Fußgängerweg unter Verwendung von Körpersprachenmerkmalen, 2014. [Papier]
  • Online-Manövererkennung und multimodale Trajektorienvorhersage für die Schnittstelle mithilfe der nicht parametrischen Regression, 2014. [Papier]
  • Lernabsichten für eine verbesserte Vorhersage der menschlichen Bewegung, 2013. [Papier]
  • Verständnis der Interaktionen zwischen Verkehrsteilnehmern auf der Grundlage erlernter Verhaltensweisen, 2016. [Papier]
  • Visuelle Pfadvorhersage in komplexen Szenen mit überfüllten sich bewegenden Objekten, CVPR 2016. [Papier]
  • Ein spieltheoretischer Ansatz zur replanningbewussten interaktiven Szenenvorhersage und -planung, 2016. [Papier]
  • Intention-Laware Online-POMDP-Planung für autonomes Fahren in einer Menschenmenge, ICRA 2015. [Papier]
  • Online-Manövererkennung und multimodale Trajektorienvorhersage für die Schnittstelle mithilfe der nicht parametrischen Regression, 2014. [Papier]
  • Patch in die Zukunft: unbeaufsichtigte visuelle Vorhersage, CVPR 2014. [Papier]
  • Mobile Agent Trajektorienvorhersage unter Verwendung von nichtparametrischen Erreichbarkeitsbäumen von Bayesian, 2011. [Papier]

Mobile Roboter

  • Antizipatorische Navigation in Menschenmengen durch probabilistische Vorhersage von künftigen Bewegungen für Fußgänger, ICRA 2021. [Papier]
  • Soziales NCE: Kontrastives Lernen von sozialbewussten Bewegungsdarstellungen. [Papier], [Code]
  • Multimodale probabilistische modellbasierte Planung für Human-Robot-Interaktion, ICRA 2018. [Papier] [Code]
  • Dezentrale nicht kommunizierende Kollisionsvermeidung mit mehreren Kollisionen mit tiefem Verstärkungslernen, ICRA 2017. [Papier]
  • Augmented Dictionary Learning for Motion Prediction, ICRA 2016. [Papier]
  • Vorhersage zukünftiger Agentenbewegungen für dynamische Umgebungen, ICMLA 2016. [Papier]
  • Bayesianische Absicht inferenz für die Vorhersage der Flugbahn mit einem unbekannten Zielziel, IROS 2015. [Papier]
  • Lernen, Trajektorien kooperativ navigierender Agenten vorherzusagen, ICRA 2014. [Papier]

Sportspieler

  • Evolvegraph: Multi-Agent-Trajektorienvorhersage mit dynamischem relationalem Denken, Neurips 2020. [Papier]
  • Imitative nicht autoregressive Modellierung für die Prognose und Imputation von Flugbahn, CVPR 2020. [Papier]
  • DAG-NET: Doppelte aufmerksame Grafik Neurales Netzwerk für die Prognose der Flugbahn, ICPR 2020. [Papier] [Code]
  • Diverse Generation für Sportspiele mit mehreren Agenten, CVPR 2019. [Papier]
  • Stochastische Vorhersage von Multi-Agent-Wechselwirkungen aus partiellen Beobachtungen, ICLR 2019. [Papier]
  • Generierung von Multi-Agent-Trajektorien mit programmatischen schwachen Überwachung, ICLR 2019. [Papier]
  • Generatives Multi-Agent-Verhaltenskloning, ICML 2018. [Papier]
  • Wohin werden sie gehen? Vorhersage einer feinkörnigen kontroversen Multi-Agent-Bewegung unter Verwendung von bedingten Variations-Autoencodern, ECCV 2018. [Papier]
  • Koordinierte Multi-Agent-Imitation Learning, ICML 2017. [Papier]
  • Generierung von langfristigen Trajektorien mit tiefen hierarchischen Netzwerken, 2017. [Papier]
  • Feinkörnige räumliche Modelle für dynamische Sportspielvorhersage, ICDM 2014. [Papier]
  • Generative Modellierung des multimodalen Multi-Human-Verhaltens, 2018. [Papier]
  • Was wird als nächstes passieren? Vorhersageer Spielerbewegungen in Sportvideos, ICCV 2017, [Papier]

Benchmark- und Bewertungsmetriken

  • Eine Vorverarbeitungs- und Evaluierungstoolbox für die Forschung für Trajektorienvorhersage zu den Drohnen -Datensätzen, Arxiv Preprint Arxiv: 2405.00604, 2024. [Papier] [Code]
  • Sozial-implizit: Bewertung der Vorhersage von Trajektorienvorhersage und die Wirksamkeit der impliziten maximalen Wahrscheinlichkeitsschätzung, ECCV 2022. [Papier] [Code]
  • OPENTRAJ: Bewertung der Vorhersagekomplexität in Datensätzen des Menschen in menschlichen Trajektorien, ACCV 2020. [Papier] [Code]
  • Testen der Sicherheit selbstfahrender Fahrzeuge durch Simulation der Wahrnehmung und Vorhersage, ECCV 2020. [Papier]
  • Kuchen: Ein groß angelegter Datensatz und Modelle für die Schätzung der Fußgängerabsicht und die Vorhersage der Flugbahn, ICCV 2019. [Papier]
  • In Richtung eines tödlichbewussten Benchmarks für die probabilistische Reaktionsvorhersage in hoch interaktiven Fahrszenarien, ITSC 2018. [Papier]
  • Wie gut ist meine Vorhersage? Finden Sie eine Ähnlichkeitsmaßnahme für die Evaluierung der Trajektorienvorhersage, ITC 2017. [Papier]
  • Trajnet: Auf dem Weg zu einem Benchmark für die Vorhersage der menschlichen Flugbahn. [Webseite]

Andere

  • POSE -Basis -Start -Intention -Nachweis von Radfahrern, ITSC 2019. [Papier]
  • Vorhersage der Radfahrerbahn unter Verwendung bidirektional rezidivierender neuronaler Netze, AI 2018. [Papier]
  • Straßeninfrastrukturindikatoren für die Flugbahnvorhersage, 2018. [Papier]
  • Verwendung der Straßentopologie zur Verbesserung der Vorhersage von Radfahrern, 2017. [Papier]
  • Trajektorienvorhersage von Radfahrern, die ein physisches Modell und ein künstliches neuronales Netzwerk verwenden, 2016. [Papier]
Expandieren
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