Awesome Interaction Aware Trajectory Prediction

Impressionnante prédiction de comportement et de trajectoire sensible aux interactions

Il s'agit d'une liste de contrôle des documents de recherche de pointe (ensembles de données, blogs, articles et codes publics) liés à la prédiction de trajectoire. J'aimerais que cela puisse être utile à la fois au monde universitaire et à l'industrie. (Toujours à jour)

Mainteneurs : Jiachen Li (Université de Stanford) ; Hengbo Ma , Jinning Li (Université de Californie, Berkeley)

Courriels : [email protected] ; {hengbo_ma, jinning_li}@berkeley.edu

N'hésitez pas à tirer une demande pour ajouter de nouvelles ressources ou à nous envoyer des e-mails pour des questions, des discussions et des collaborations.

Remarque : Voici également une collection de matériel pour l'apprentissage par renforcement, la prise de décision et la planification de mouvements.

Veuillez envisager de citer notre travail si vous avez trouvé ce dépôt utile :

 @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}
}

Table des matières

• Ensembles de données
  • Véhicules et trafic
  • Piétons
  • Joueurs sportifs
• Littérature et codes
  • Documents d'enquête
  • Systèmes physiques avec interaction
  • Véhicules intelligents et piétons
  • Robots mobiles
  • Joueurs sportifs
  • Mesures de référence et d’évaluation
  • Autres

Ensembles de données

Véhicules et trafic

Ensemble de données	Agents	Scénarios	Capteurs
Ensemble de données ouvert Waymo	véhicules / cyclistes / personnes	urbain / autoroute	LiDAR / caméra / Radar
Argoverse	véhicules / cyclistes / personnes	urbain / autoroute	LiDAR / caméra / Radar
nuScènes	véhicules	urbain	caméra / LiDAR / Radar
hauteD	véhicules	autoroute	caméra
Indiana	véhicules	autoroute	caméra
rondD	véhicules	autoroute	caméra
100 000 BDD	véhicules / cyclistes / personnes	autoroute / urbain	caméra
KITTI	véhicules / cyclistes / personnes	autoroute / zones rurales	caméra / LiDAR
NGSIM	véhicules	autoroute	caméra
INTERACTION	véhicules / cyclistes / personnes	rond-point/intersection	caméra
Cyclistes	cyclistes	urbain	caméra
Apolloscapes	véhicules / cyclistes / personnes	urbain	caméra
Udacité	véhicules	urbain	caméra
Paysages urbains	véhicules / personnes	urbain	caméra
Drone de Stanford	véhicules / cyclistes / personnes	urbain	caméra
Argoverse	véhicules / personnes	urbain	caméra / LiDAR
TRAF	véhicules / bus / cyclistes / vélos / personnes / animaux	urbain	caméra
Ensemble de données de pose d'Aschaffenburg	cyclistes / personnes	urbain	caméra

Piétons

Ensemble de données	Agents	Scénarios	Capteurs
UCY	personnes	zara / étudiants	caméra
ETH (ICCV09)	personnes	urbain	caméra
VIRAT	personnes / véhicules	urbain	caméra
KITTI	véhicules / cyclistes / personnes	autoroute / zones rurales	caméra / LiDAR
ATC	personnes	centre commercial	Capteur de portée
Daimler	personnes	du véhicule en mouvement	caméra
Gare centrale	personnes	à l'intérieur de la gare	caméra
Centre-ville	personnes	rue urbaine	caméra
Édimbourg	personnes	urbain	caméra
Paysages urbains	véhicules / personnes	urbain	caméra
Argoverse	véhicules / personnes	urbain	caméra / LiDAR
Drone de Stanford	véhicules / cyclistes / personnes	urbain	caméra
TrajNet	personnes	urbain	caméra
TARTE	personnes	urbain	caméra
Chemins de bifurcation	personnes	urbain / simulation	caméra
TrajNet++	personnes	urbain	caméra
Ensemble de données de pose d'Aschaffenburg	cyclistes / personnes	urbain	caméra
Ensemble de données de vue de dessus des cyclistes (CTV)	cyclistes / personnes	urbain	caméra

Joueurs sportifs

Ensemble de données	Agents	Scénarios	Capteurs
Football	personnes	terrain de football	caméra
NBA SportVU	personnes	salle de basket	caméra
NFL	personnes	Football américain	caméra

Littérature et codes

Documents d'enquête

• Apprentissage automatique pour la prédiction de trajectoire des véhicules autonomes : une enquête complète, Défis et orientations de recherche futures, préimpression arXiv arXiv : 2307.07527, 2023. [papier]
• Intégration des connaissances de conduite dans la prévision de trajectoire de véhicule basée sur l'apprentissage profond : une enquête, IEEE T-IV, 2023. [article]
• Prédiction de trajectoire des piétons dans des environnements mixtes piétons-véhicules : une revue systématique, IEEE T-ITS, 2023. [article]
• Une enquête sur les méthodes de prédiction de trajectoire pour la conduite autonome, IEEE T-IV 2022. [article]
• A Survey of Vehicle Trajectory Prediction Based on Deep Learning Models, Conférence internationale sur les systèmes experts durables, ICSES 2022. [article]
• Compréhension des scénarios et prédiction de mouvement pour les véhicules autonomes – Examen et comparaison, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Technologie de fusion multimodale basée sur les informations sur les véhicules : une enquête, préimpression arXiv arXiv :2211.06080, 2022. [papier]
• Apprentissage par renforcement profond pour la conduite autonome : une enquête, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Interactions sociales pour la conduite autonome : examen et perspective, préimpression arXiv arXiv :2208.07541, 2022. [article]
• Réseaux adverses génératifs pour les données spatio-temporelles : une enquête, ACM T-IST, 2022. [article]
• Prédiction de l'intention comportementale dans les scènes de conduite : une enquête, préimpression arXiv arXiv :2211.00385, 2022. [papier]
• Une enquête sur la prévision des mouvements des piétons et des véhicules pour la conduite autonome, accès IEEE, 2021. [article]
• Examen des méthodes de prévision de trajectoires de piétons : comparaison des approches d'apprentissage profond et basées sur les connaissances, préimpression arXiv arXiv :2111.06740, 2021. [article]
• Une enquête sur la gestion, l'analyse et l'apprentissage des données de trajectoire, CSUR 2021. [article]
• Prédiction du comportement des piétons pour la conduite automatisée : exigences, mesures et fonctionnalités pertinentes, IEEE T-ITS, 2021. [article]
• Un examen des méthodes basées sur l'apprentissage profond pour la prévision de trajectoires de piétons, capteurs, 2021. [article]
• Une enquête sur les approches d'apprentissage en profondeur pour la prédiction de trajectoire des véhicules en conduite autonome, ROBIO 2021. [papier] [code]
• Une enquête sur les techniques d'apprentissage profond pour la conduite autonome, Journal of Field Robotics, 2020. [article]
• Prédiction de la trajectoire du mouvement humain : une enquête, International Journal of Robotics Research, 2020. [article]
• Conduite autonome avec apprentissage profond : une enquête sur les technologies de pointe, préimpression arXiv arXiv : 2006.06091, 2020. [papier]
• Une enquête sur la simulation visuelle du trafic : modèles, évaluations et applications dans la conduite autonome, Computer Graphics Forum 2020. [papier]
• Prédiction du comportement des véhicules basée sur l'apprentissage profond pour les applications de conduite autonome : une revue, IEEE T-ITS 2020. [article]
• Enquête sur l'apprentissage par renforcement profond pour la planification du mouvement des véhicules autonomes, IEEE T-ITS 2020. [article]
• Similarité des trajectoires des véhicules : modèles, méthodes et applications, enquêtes informatiques ACM (CSUR 2020). [papier]
• Modélisation et prédiction du comportement des conducteurs humains : une enquête, 2020. [article]
• Une revue de la littérature sur la prédiction du comportement des piétons dans des scénarios urbains, ITSC 2018. [article]
• Enquête sur la prédiction de chemin basée sur la vision. [papier]
• Véhicules autonomes qui interagissent avec les piétons : une enquête sur la théorie et la pratique. [papier]
• Exploration de données de trajectoire : un aperçu. [papier]
• Une enquête sur la prédiction des mouvements et l'évaluation des risques pour les véhicules intelligents. [papier]

Systèmes physiques avec interaction

• Apprentissage de la dynamique physique avec des réseaux de neurones à graphes sous-équivariants, NeurIPS 2022. [article] [code]
• EvolveGraph : Prédiction de trajectoire multi-agents avec raisonnement relationnel dynamique, NeurIPS 2020. [article]
• Modèles d'interaction pour les systèmes multi-robots, IROS 2019. [papier]
• Inférence relationnelle neuronale factorisée pour les systèmes multi-interactions, atelier ICML 2019. [article] [code]
• Physics-as-Inverse-Graphics : apprentissage conjoint non supervisé d'objets et de physique à partir de la vidéo, 2019. [article]
• Inférence relationnelle neuronale pour les systèmes en interaction, ICML 2018. [article] [code]
• Apprentissage non supervisé des propriétés physiques latentes à l'aide de réseaux de perception-prédiction, UAI 2018. [article]
• Biais inductifs relationnels, apprentissage profond et réseaux de graphes, 2018. [article]
• Maximisation des attentes neuronales relationnelles : découverte non supervisée d'objets et de leurs interactions, ICLR 2018. [article]
• Réseaux graphiques en tant que moteurs physiques apprenables pour l'inférence et le contrôle, ICML 2018. [article]
• Représentation neuronale flexible pour la prédiction physique, 2018. [article]
• Un module de réseau neuronal simple pour le raisonnement relationnel, 2017. [article]
• VAIN : Modélisation prédictive multi-agent attentionnelle, NeurIPS 2017. [article]
• Réseaux d'interaction visuelle, 2017. [article]
• Une approche compositionnelle basée sur les objets pour l'apprentissage de la dynamique physique, ICLR 2017. [article]
• Réseaux d'interaction pour l'apprentissage des objets, des relations et de la physique, 2016. [papier][code]

Véhicules intelligents, circulation et piétons

• Prédiction de trajectoire basée sur l'environnement basée sur la diffusion, préimpression arXiv arXiv : 2403.11643, 2024. [papier]
• MTP-GO : Prédiction probabiliste de trajectoire multi-agents basée sur des graphiques avec des ODE neuronales, IEEE T-IV 2023. [papier] [code]
• MotionDiffuser : prédiction de mouvement multi-agents contrôlable à l'aide de la diffusion, CVPR 2023. [papier]
• Découvrir le modèle manquant : cadre unifié vers l'imputation et la prévision de trajectoire, CVPR 2023. [article]
• Promotion de l'échantillonnage non supervisé pour la prévision stochastique de la trajectoire humaine, CVPR 2023. [papier] [code]
• Conduite autonome orientée planification, CVPR 2023. [papier] [code]
• GIEC-TP : Utilisation du coefficient de corrélation incrémental de Pearson pour la prévision conjointe de trajectoires multi-agents, CVPR 2023. [article]
• La vérification du stimulus est un échantillonneur universel et efficace dans la prévision multimodale de la trajectoire humaine, CVPR 2023. [article]
• Prédiction de trajectoire centrée sur les requêtes, CVPR 2023. [article] [code] [QCNeXt]
• FEND : Un futur cadre d'apprentissage contrastif amélioré et sensible à la distribution pour la prévision de trajectoires à longue traîne, CVPR 2023. [article]
• Trace and Pace : animation piétonne contrôlable via diffusion de trajectoire guidée, CVPR 2023. [article] [site Web]
• FJMP : Prédiction de mouvement multi-agent conjointe factorisée sur des graphiques d'interaction acycliques dirigés appris, CVPR 2023. [article] [site Web]
• Modèle de diffusion Leapfrog pour la prévision de trajectoire stochastique, CVPR 2023. [papier] [code]
• ViP3D : Prédiction visuelle de trajectoire de bout en bout via des requêtes d'agent 3D, CVPR 2023. [article] [site Web]
• EqMotion : Prédiction de mouvement multi-agent équivariante avec raisonnement d'interaction invariante, CVPR 2023. [article] [code]
• V2X-Seq : un ensemble de données séquentielles à grande échelle pour la perception et la prévision coopératives véhicule-infrastructure, CVPR 2023. [papier] [code]
• Prédiction de mouvement agnostique de classe faiblement supervisée pour la conduite autonome, CVPR 2023. [papier]
• Décomposer davantage et mieux agréger : deux examens plus approfondis de l'apprentissage par représentation fréquentielle pour la prédiction du mouvement humain, CVPR 2023. [article]
• HumanMAC : Achèvement du mouvement masqué pour la prédiction du mouvement humain, ICCV 2023. [papier] [code]
• BeLFusion : diffusion latente pour la prévision du mouvement humain basée sur le comportement, ICCV 2023. [article] [code]
• EigenTrajectory : descripteurs de bas rang pour la prévision de trajectoires multimodales, ICCV 2023. [article] [code]
• ADAPT : Prédiction efficace de trajectoires multi-agents avec adaptation, ICCV 2023. [article] [code]
• PowerBEV : un cadre puissant mais léger pour la prédiction d'instances en vue à vol d'oiseau, IJCAI 2023. [papier] [code]
• Diffusion-raffinement de la cinématique des articulations humaines pour la prédiction du mouvement stochastique, AAAI 2023. [article]
• Apprentissage de représentation multi-flux pour la prévision de trajectoires de piétons, AAAI 2023. [article]
• Génération de trajectoire continue basée sur le GAN en deux étapes, AAAI 2023. [papier] [code]
• Un ensemble de prévisions de trajectoires de piétons conditionnées par des points de contrôle, AAAI 2023. [papier] [code]
• Tirer parti du raisonnement des relations futures pour la prévision de la trajectoire des véhicules, ICLR 2023. [article]
• TrafficGen : Apprendre à générer des scénarios de trafic diversifiés et réalistes, ICRA 2023. [papier] [code]
• GANet : Réseau de zones d'objectifs pour la prévision de mouvement, ICRA 2023. [papier] [code]
• TOFG : Une représentation d'environnement unifiée et à grain fin dans la conduite autonome, ICRA 2023. [article]
• SSL-Voies : apprentissage auto-supervisé pour la prévision de mouvement en conduite autonome, CoRL 2023. [papier] [code]
• LimSim : un simulateur de trafic multi-scénarios interactif à long terme, ITSC 2023. [papier] [code]
• MVHGN : Prédiction de trajectoire basée sur un réseau de convolution de graphiques spatiaux hiérarchiques adaptatifs multi-vues pour les agents de trafic hétérogènes, TITS. [papier]
• Prédiction de trajectoire adaptative et simultanée pour les agents hétérogènes via un réseau de transformateurs hiérarchiques transférables, TITS. [papier]
• SSAGCN : Réseau de convolution de graphiques d'attention douce sociale pour la prévision de trajectoires de piétons, TNNLS. [papier] [code]
• Démêler les interactions de foule pour la prévision de trajectoire des piétons, RAL. [papier]
• VNAGT : Réseau de transformateurs graphiques variationnels non autorégressifs pour la prédiction de trajectoire multi-agents, transactions IEEE sur la technologie automobile. [papier]
• LSTM spatial-temporel-spectral : un modèle transférable pour la prévision de trajectoires de piétons, TIV. [papier]
• Transformateur holistique : un réseau neuronal commun pour la prédiction de trajectoire et la prise de décision des véhicules autonomes, PR. [papier]
• Tri-HGNN : apprentissage de politiques triples fusionnant des réseaux neuronaux à graphiques hiérarchiques pour la prédiction de trajectoires de piétons, PR. [papier]
• Prédiction de trajectoire de véhicule multimodale avec apprentissage par renforcement inverse et aversion au risque aux intersections urbaines non signalées, TITS. [papier]
• Prédiction de trajectoire pour la conduite autonome basée sur un graphique spatio-temporel multi-échelle, IET Intelligent Transport Systems. [papier]
• Réseaux contradictoires génératifs d'auto-attention sociale pour la prédiction de la trajectoire humaine, transactions IEEE sur l'intelligence artificielle. [papier]
• CSIR : CVAE glissants en cascade avec repensation itérative socialement consciente pour la prédiction de trajectoire, TITS. [papier]
• Prédiction de manœuvres et de trajectoires multimodales pour la conduite automatisée sur autoroutes utilisant des réseaux de transformateurs, RAL. [papier]
• Un modèle de transformateur basé sur la physique pour la prédiction de la trajectoire des véhicules sur les autoroutes, Transportation Research Part C : Emerging Technologies. [papier] [code]
• MacFormer : Transformateur couplé Map-Agent pour une prévision de trajectoire robuste et en temps réel, RAL. [papier]
• MRGTraj : une nouvelle approche non autorégressive pour la prédiction de la trajectoire humaine, TCSVT. [papier] [code]
• Prédiction de trajectoire hiérarchique inspirée de la planification via la décomposition latérale-longitudinale pour la conduite autonome, TIV. [papier]
• Traj-MAE : Autoencodeurs masqués pour la prédiction de trajectoire, préimpression arXiv arXiv : 2303.06697, 2023. [papier]
• Prédiction de trajectoire des piétons tenant compte de l'incertitude via la diffusion distributionnelle, préimpression arXiv arXiv : 2303.08367, 2023. [papier]
• Modèle de diffusion pour la génération de trajectoires GPS, préimpression arXiv arXiv :2304.11582, 2023. [papier]
• Transformateur multivers : solution de 1ère place pour le Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, atelier CVPR 2023 sur la conduite autonome. [papier] [site Web]
• Joint-Multipath++ pour les agents de simulation : solution de 2e place pour le Waymo Open Sim Agents Challenge 2023, atelier CVPR 2023 sur la conduite autonome. [papier] [code]
• MTR++ : prédiction de mouvement multi-agents avec modélisation de scène symétrique et requête d'intention guidée, solution de 1ère place pour Waymo Open Motion Prediction Challenge 2023, atelier CVPR 2023 sur la conduite autonome. [papier] [code]
• GameFormer : Modélisation théorique des jeux et apprentissage de la prédiction et de la planification interactives basées sur un transformateur pour la conduite autonome, préimpression arXiv arXiv : 2303.05760, 2023. [papier] [code] [site Web]
• GameFormer Planner : un cadre interactif de prévision et de planification basé sur l'apprentissage pour les véhicules autonomes, le défi de planification nuPlan lors de l'atelier de conduite autonome de bout en bout CVPR 2023. [papier] [code]
• trajdata : une interface unifiée pour plusieurs ensembles de données sur la trajectoire humaine, préimpression arXiv arXiv :2307.13924, 2023. [papier] [code]
• Rappelez-vous les intentions : prédiction de trajectoire rétrospective basée sur la mémoire, CVPR 2022. [papier] [code]
• STCrowd : un ensemble de données multimodales pour la perception des piétons dans les scènes bondées, CVPR 2022. [papier] [code]
• La prédiction de trajectoire des véhicules fonctionne, mais pas partout, CVPR 2022. [papier] [code]
• Prédiction de trajectoire stochastique via la diffusion d'indétermination du mouvement, CVPR 2022. [article] [code]
• Réseau d'échantillonnage non probabiliste pour la prévision stochastique de la trajectoire humaine, CVPR 2022. [article] [code]
• Sur la robustesse contradictoire de la prévision de trajectoire pour les véhicules autonomes, CVPR 2022. [papier] [code]
• Prédiction adaptative de trajectoire via GNN transférable, CVPR 2022. [article]
• Vers une prévision de mouvement robuste et adaptative : une perspective de représentation causale, CVPR 2022. [article] [code, code]
• Combien d’observations sont suffisantes ? Distillation des connaissances pour la prévision de trajectoires, CVPR 2022. [article]
• Apprendre de tous les véhicules, CVPR 2022. [papier] [code]
• Prévisions à partir du LiDAR via Future Object Detection, CVPR 2022. [papier] [code]
• Prédiction de distribution de trajectoire de bout en bout basée sur des cartes de grille d'occupation, CVPR 2022. [papier] [code]
• M2I : De la prédiction factorisée de trajectoire marginale à la prédiction interactive, CVPR 2022. [article] [code]
• GroupNet : Réseaux de neurones hypergraphiques multi-échelles pour la prédiction de trajectoire avec raisonnement relationnel, CVPR 2022. [article] [code]
• De toute façon, à qui appartient cette piste ? Améliorer la robustesse du suivi des erreurs avec la prédiction basée sur l'affinité, CVPR 2022. [article]
• ScePT : Prédictions de trajectoires cohérentes avec la scène et basées sur les politiques pour la planification, CVPR 2022. [papier] [code]
• Transformateur spatial basé sur un graphique avec relecture de mémoire pour la prévision de trajectoires de piétons multi-futures, CVPR 2022. [papier] [code]
• MUSE-VAE : VAE multi-échelle pour la prévision de trajectoires à long terme respectueuse de l'environnement, CVPR 2022. [article]
• LTP : Prédiction de trajectoire basée sur la voie pour la conduite autonome, CVPR 2022. [article]
• ATPFL : Conception d'un modèle de prédiction automatique de trajectoire sous un cadre d'apprentissage fédéré, CVPR 2022. [article]
• Prédiction de la trajectoire humaine avec observation momentanée, CVPR 2022. [article]
• HiVT : Transformateur vectoriel hiérarchique pour la prédiction de mouvement multi-agents, CVPR 2022. [papier] [code]
• Apprentissage des représentations de groupes de piétons pour la prévision de trajectoires multimodales, ECCV 2022. [article] [code]
• Social-implicite : repenser l'évaluation des prévisions de trajectoire et l'efficacité de l'estimation implicite du maximum de vraisemblance, ECCV 2022. [article] [code] [site Web]
• Structure latente hiérarchique pour la prévision de trajectoires de véhicules multimodaux, ECCV 2022. [papier] [code]
• SocialVAE : Prédiction de la trajectoire humaine à l'aide de latentes temporelles, ECCV 2022. [article] [code]
• Afficher verticalement : un réseau hiérarchique pour la prévision de trajectoire via des spectres de Fourier, ECCV 2022. [papier] [code]
• Transformateur inversé d'entrée pour l'inférence et la prédiction du comportement des participants, ECCV 2022. [papier]
• D2-TPred : Dépendance discontinue pour la prévision de trajectoire sous les feux de circulation, ECCV 2022. [papier] [code]
• Prédiction de la trajectoire humaine via la physique sociale neuronale, ECCV 2022. [papier] [code]
• Social-SSL : apprentissage de représentations en séquences croisées auto-supervisé basé sur des transformateurs pour la prédiction de trajectoires multi-agents, ECCV 2022. [article] [code]
• Conscient de l'histoire : prévision de trajectoire avec les données de comportement local, ECCV 2022. [papier] [code]
• Apprentissage contrastif basé sur l'action pour la prédiction de trajectoire, ECCV 2022. [article]
• AdvDO : Attaques contradictoires réalistes pour la prédiction de trajectoire, ECCV 2022. [papier]
• ST-P3 : Conduite autonome basée sur la vision de bout en bout via l'apprentissage des fonctionnalités spatio-temporelles, ECCV 2022. [papier] [code]
• ODE sociale : prévision de trajectoire multi-agents avec des équations différentielles ordinaires neuronales, ECCV 2022. [article]
• Prévision de la trajectoire humaine à partir de l'histoire de la scène, NeurIPS 2022. [papier] [code]
• Prédiction de contrôle guidée par trajectoire pour la conduite autonome de bout en bout : une ligne de base simple mais solide, NeurIPS 2022. [papier] [code]
• Transformateur de mouvement avec localisation de l'intention globale et raffinement du mouvement local, NeurIPS 2022. [article] [site Web]
• Modélisation d'interaction avec attention multiplex, NeurIPS 2022. [article] [code]
• Prédiction et planification de mouvement interactives profondes : jouer à des jeux avec des modèles de prédiction de mouvement, conférence sur l'apprentissage de la dynamique et du contrôle (L4DC). [papier] [site Web]
• Arbre interprétable social pour la prévision de trajectoires de piétons, AAAI 2022. [papier] [code]
• Réseau sécurisé d'attention complémentaire pour la prévision de trajectoires de piétons, AAAI 2022. [article] [code]
• Scene Transformer : une architecture unifiée pour prédire les trajectoires futures de plusieurs agents, ICLR 2022. [article]
• Vous marchez principalement seul : analyse de l'attribution des caractéristiques dans la prévision de trajectoire, ICLR 2022. [article]
• Transformateurs d'ensemble séquentiels variables latents pour la prédiction de mouvement conjointe multi-agents, ICLR 2022. [papier] [code]
• THOMAS : Sortie de la carte thermique de trajectoire avec échantillonnage multi-agent appris, ICLR 2022. [article]
• Attention graphique basée sur le chemin pour les cartes HD dans la prévision de mouvement, ICRA 2022. [papier]
• Prédiction de trajectoire avec représentations linguistiques, ICRA 2022. [article]
• Tirer parti de Smooth Attention Prior pour la prévision de trajectoires multi-agents, ICRA 2022. [article] [site Web]
• KEMP : Modèle profond hiérarchique de bout en bout basé sur des images clés pour la prévision de trajectoires à long terme, ICRA 2022. [article]
• Généralisation de domaine pour la génération de trajectoires de conduite basée sur la vision, ICRA 2022. [article] [site Web]
• Un réseau de graphes conceptuels profonds pour la prédiction de trajectoire sensible aux interactions, ICRA 2022. [article]
• Prédiction conditionnée de la trajectoire humaine à l'aide de blocs d'attention itératifs, ICRA 2022. [article]
• StopNet : prédiction évolutive de trajectoire et d'occupation pour la conduite autonome urbaine, ICRA 2022. [article]
• Analyse de méta-chemin sur des graphiques spatio-temporels pour la prévision de trajectoires de piétons, ICRA 2022. [article] [site Web]
• Propagation de l'incertitude d'état grâce à la prévision de trajectoire, ICRA 2022. [article] [code]
• HYPER : Prédiction de trajectoire hybride apprise via l'inférence factorisée et l'échantillonnage adaptatif, ICRA 2022. [article]
• Grouptron : Réseaux convolutifs à graphiques multi-échelles dynamiques pour la prévision de trajectoires de foules denses tenant compte des groupes, ICRA 2022. [article]
• Cadre génératif basé sur un transformateur multimodal pour la prévision de trajectoires de piétons, ICRA 2022. [article]
• Prédiction de trajectoire pour la conduite autonome avec carte topométrique, ICRA 2022. [papier] [code]
• CRAT-Pred : Prédiction de trajectoire de véhicule avec réseaux de neurones convolutifs Crystal Graph et auto-attention multi-têtes, ICRA 2022. [papier] [code]
• MultiPath++ : Fusion efficace d'informations et agrégation de trajectoires pour la prévision du comportement, ICRA 2022. [article]
• Prédiction de mouvement multimodale avec réseau neuronal basé sur transformateur pour la conduite autonome, ICRA 2022. [article]
• GOHOME : Sortie de carte thermique orientée graphique pour l'estimation future du mouvement, ICRA 2022. [papier]
• TridentNetV2 : Représentations graphiques globales légères pour la génération de trajectoires dynamiques, ICRA 2022. [papier]
• Prévision de trajectoire d'agent hétérogène intégrant l'incertitude de classe, IROS 2022. [article] [code] [trajdata]
• Prédiction de trajectoire avec fusion de contexte à double échelle basée sur des graphiques, IROS 2022. [papier] [code]
• Prédiction de trajectoire robuste contre les attaques adverses, CoRL 2022. [papier] [code]
• Planification avec diffusion pour une synthèse comportementale flexible, ICML 2022. [article] [site Web]
• Prédiction synchrone bidirectionnelle de trajectoire des piétons avec compensation d'erreur, ACCV 2022. [article]
• AI-TP : Prédiction de trajectoire basée sur l'interaction et consciente de l'attention pour la conduite autonome, IEEE T-IV, 2022. [papier] [code]
• MDST-DGCN : un réseau convolutionnel à graphes dirigés spatio-temporels dynamiques à plusieurs niveaux pour la prédiction de trajectoires de piétons, l'intelligence informatique et les neurosciences. [papier]
• Réseau convolutif spatio-temporel basé sur des graphiques pour la prédiction de la trajectoire des véhicules en conduite autonome, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Prédiction de trajectoire multi-agents avec réseau d'attention graphique amélioré par les bords hétérogènes, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Encodeur-décodeur entièrement convolutif avec un mécanisme d'attention pour la prédiction pratique de la trajectoire des piétons, IEEE T-ITS, 2022. [papier]
• STGM : Prédiction de trajectoire de véhicule basée sur un modèle génératif pour les caractéristiques spatio-temporelles, IEEE T-ITS, 2022. [papier]
• Prédiction de trajectoire pour la conduite autonome à l'aide d'un transformateur d'attention graphique spatio-temporel, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Prédiction de trajectoire de véhicule consciente de l'intention basée sur un réseau d'attention dynamique spatio-temporelle pour l'Internet des véhicules, IEEE T-ITS, 2022. [papier] [code]
• Prévision de trajectoire basée sur un réseau neuronal convolutif à graphes dirigés préalables, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• DeepTrack : apprentissage profond léger pour la prévision de trajectoires de véhicules sur les autoroutes, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Prédiction interactive de trajectoire à l'aide d'une méthode d'apprentissage en profondeur intégrée à une carte des risques de conduite pour les véhicules environnants sur les autoroutes, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Prédiction de trajectoire de véhicule dans des environnements connectés via des réseaux convolutifs à graphes contextuels hétérogènes, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Réseau neuronal de prédiction de trajectoire et interprétation du modèle basé sur l'attention du modèle temporel, IEEE T-ITS, 2022. [article]
• Apprentissage de graphiques d'interaction clairsemés de piétons partiellement détectés pour la prévision de trajectoire, IEEE RA-L, 2022. [papier] [code]
• GAMMA : Un modèle général de prédiction de mouvement d'agent pour la conduite autonome, RAL. [papier] [code]
• Réseaux progressifs axés sur les objectifs pour la prévision de trajectoire, RAL. [papier] [code]
• GA-STT : Prédiction de trajectoire humaine avec transformateur spatio-temporel sensible au groupe, RAL. [papier]
• Prédiction de trajectoire 4D à long terme à l'aide de réseaux adverses génératifs, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. [papier]
• Un cadre de prédiction de trajectoires de piétons contextuel pour les véhicules automatisés, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. [papier]
• Prédiction de trajectoire multimodale explicable à l'aide de modèles d'attention, Transportation Research Part C: Emerging Technologies. [papier]
• CSCNet : Réseau de cohérence sémantique contextuelle pour la prédiction de trajectoire dans des espaces très fréquentés, PR. [papier]
• CSR : AutoEncodeur variationnel conditionnel en cascade avec régression sociale pour la prédiction de trajectoire des piétons, PR. [papier]
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• Méthode de prévision de la trajectoire du véhicule couplée à la tendance du mouvement du véhicule Ego sous un mécanisme de double attention, transactions IEEE sur l'instrumentation et la mesure. [papier]
• Réseau de convolution graphique sensible aux interactions spatio-temporelles et à la distribution de trajectoires pour la prévision de trajectoires multimodales des piétons, transactions IEEE sur l'instrumentation et la mesure. [papier]
• Encodeur-décodeur profond-NN : Un modèle de prédiction et de correction de trajectoire de véhicule autonome basé sur l'apprentissage profond, Physica A : Mécanique statistique et ses applications. [papier]
• PTPGC : Prédiction de trajectoire piéton par réseau d'attention graphique avec ConvLSTM, Robotique et Systèmes Autonomes. [papier]
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• Réseaux récurrents auto-attentifs axés sur les objectifs pour la prédiction de trajectoire, ateliers CVPR 2022. [papier] [code]
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• Formation contradictoire semi-supervisée guidée par la sémantique pour la prédiction de trajectoire, préimpression arXiv arXiv : 2205.14230, 2022. [papier]
• Prévision de trajectoires hétérogènes via l'apprentissage de graphiques de risques et de scènes, préimpression arXiv arXiv : 2211.00848, 2022. [papier]
• GATraj : un modèle de prédiction de trajectoire multi-agents basé sur un graphique et l'attention, préimpression arXiv arXiv :2209.07857, 2022. [papier] [code]
• Réseaux dynamiques de groupe pour la prédiction de trajectoire multi-agents avec raisonnement relationnel, préimpression arXiv arXiv :2206.13114, 2022. [papier]
• L'incertitude collaborative profite à la prévision de trajectoires multi-agents multimodales, préimpression arXiv arXiv : 2207.05195, 2022. [papier] [code]
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• Où vas-tu ? Prédiction de trajectoire dynamique avec des exemples d'objectifs d'experts, ICCV 2021. [papier] [code]
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• S2TNET: Réseaux de transformateurs spatio-temporels pour la prédiction de la trajectoire dans la conduite autonome, Conférence asiatique sur l'apprentissage automatique 2021. [Papier] [Code]
• Apprendre des représentations structurées de la dynamique spatiale et interactive pour la prédiction de la trajectoire dans les scènes bondées, la robotique IEEE et les lettres d'automatisation 2021 [Paper], [Code]
• Prédiction de trajectoire utilisant une convolution continue équivariante, ICLR 2021. [Paper] [Code]
• TridentNet: un modèle génératif conditionnel pour la génération de trajectoires dynamiques, Conférence internationale sur les systèmes autonomes intelligents 2021. [Papier]
• Accueil: Sortie de la carte thermique pour l'estimation du mouvement futur, ITSC 2021. [Papier]
• Graphique et prédiction de trajectoire de véhicule neuronale graphique et récurrente pour la conduite sur autoroute, ITSC 2021. [Papier]
• Attention SCSG: un graphique étoile égocentrique avec attention pour la prédiction de la trajectoire des piétons, Conférence internationale sur les systèmes de base de données pour les applications avancées (DASFAA 2021). [papier]
• Tirant parti de la prédiction de la trajectoire pour la détection des anomalies vidéo piétonnes, la série de symposium IEEE sur l'intelligence informatique (SSCI 2021). [papier] [Code]
• Les modèles de prédiction de trajectoire socialement conscients sont-ils vraiment conscients de la recherche socialement?
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• Décodage des interactions piétonnes et automatisées à l'aide de la réalité virtuelle immersive et de l'apprentissage en profondeur interprétable, Recherche de transport: partie C. [Papier]
• Prévision de la trajectoire humaine dans les foules: une perspective d'apprentissage en profondeur, transactions IEEE sur les systèmes de transport intelligents. [papier] [Code]
• NetTraj: un modèle de prédiction de trajectoire de véhicule basé sur le réseau avec représentation directionnelle et mécanismes d'attention spatio-temporelle, seins. [papier]
• Réseau spatio-temporel du graphique à double attente pour la prédiction et le suivi multi-agents, seins. [papier]
• Un cadre hiérarchique pour la prédiction du comportement interactif des participants hétérogènes du trafic basé sur le réseau neuronal graphique, les seins. [papier]
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• Traphique: prédiction de la trajectoire dans le trafic dense et hétérogène à l'aide d'interactions pondérées, CVPR 2019. [Papier]
• Dans quelle direction allez-vous? Apprentissage de décision imitatif pour les prévisions de chemin dans les scènes dynamiques, CVPR 2019. [Papier]
• Surmonter les limites des réseaux de densité de mélange: un cadre d'échantillonnage et d'ajustement pour la prédiction future multimodale, CVPR 2019. [Paper] [Code]
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• Prédiction de la trajectoire des piétons dans des scénarios extrêmement encombrés, capteurs, 2019. [Paper]
• Prévision de la trajectoire et du comportement des agents routiers à l'aide du clustering spectral dans Graph-LSTMS, 2019. [Paper] [Code]
• Prédiction conjointe pour les trajectoires cinématiques dans les scènes de véhicules-pedestrianes, ICCV 2019. [Papier]
• Analyse de la perte de variété dans le contexte de la prédiction de la trajectoire probabiliste, ICCV 2019. [Papier]
• En regardant les relations pour les prévisions de trajectoire futures, ICCV 2019. [Papier]
• Comportement et planification conjointement apprenables et trajectoires pour les véhicules autonomes, IROS 2019. [Papier]
• Le partage est attentionné: négociation socialement conforme à l'intersection autonome, IROS 2019. [Papier]
• Inférer: représentations intermédiaires pour la prédiction future, IROS 2019. [Papier] [Code]
• Profond prédictif Drive autonome en utilisant la prédiction et les règles de la trajectoire de la trajectoire conjointe multi-agents, IROS 2019. [Papier]
• Neurotrajectory: une approche neuroévolutionnaire de l'apprentissage de la trajectoire des États locaux pour les véhicules autonomes, IROS 2019. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire de rue urbaine avec réseaux LSTM multi-classes, IROS 2019. [N / A]
• Apprentissage spatio-temporel de l'incertitude directionnelle dans les environnements urbains avec des réseaux de densité de mélange récurrent du noyau, IROS 2019. [Paper]
• Système de neurones génératifs conditionnels pour la prédiction de la trajectoire probabiliste, IROS 2019. [Papier]
• Suivi multi-agents et prédiction de comportement probabiliste de l'interaction via l'apprentissage adversaire, ICRA 2019. [Papier]
• Cadre de suivi générique et de prédiction probabiliste et son application dans la conduite autonome, IEEE Trans. Intell. Transport. Systèmes, 2019. [Papier]
• Coordination et prédiction de la trajectoire pour les interactions des véhicules via la modélisation générative bayésienne, IV 2019. [Papier]
• Apprentissage génératif Wasserstein avec des contraintes cinématiques pour la prédiction probabiliste du comportement de conduite interactive, IV 2019. [Papier]
• GRIP: Prédiction de trajectoire basée sur l'interaction basée sur les graphiques, ITSC 2019. [Papier]
• Agen: Réseaux de prédiction génératifs adaptables pour la conduite autonome, IV 2019. [Papier]
• Traphique: prédiction de la trajectoire dans le trafic dense et hétérogène à l'aide d'interactions pondérées, CVPR 2019. [Paper], [Code]
• Prédiction en plusieurs étapes des cartes de grille d'occupation avec des réseaux de neurones récurrents, CVPR 2019. [Papier]
• Arboraison: suivi 3D et prévisions avec des cartes riches, CVPR 2019 [document]
• Modélisation aléatorique robuste pour la localisation des véhicules futurs, CVPR 2019. [Papier]
• Prédiction d'occupation des piétons pour les véhicules autonomes, IRC 2019. [Papier]
• Prédiction de chemin basée sur le contexte pour cibles avec Dynamics de commutation, 2019. [Papier]
• Modèles imitatifs profonds pour l'inférence flexible, la planification et le contrôle, 2019. [Papier]
• Inférer: représentations intermédiaires pour la prédiction future, 2019. [Papier] [Code]
• Fusion de tenseur multi-agents pour la prédiction de la trajectoire contextuelle, 2019. [Papier]
• Prédiction de mouvement des piétons conscients du contexte dans les intersections urbaines, 2018. [Papier]
• Reconnaissance et prédiction génériques de la situation interactive probabiliste: du virtuel au réel, ITSC 2018. [Papier]
• Cadre de suivi des véhicules générique capable de gérer des occlusions basées sur un filtre à particules de mélange modifié, IV 2018. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire multimodale des véhicules environnants avec LSTMS basés sur des manœuvres, 2018. [Papier]
• Prédiction de séquence à séquence de la trajectoire du véhicule via l'architecture de coder LSTM, 2018. [Papier]
• R2P2: Une politique de poussée réparatrice pour les prévisions de chemin génératives précises et précises, ECCV 2018. [Papier]
• Prédire les trajectoires des véhicules à l'aide de priors de mouvement à grande échelle, IV 2018. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire des véhicules en intégrant les approches basées sur la physique et les manœuvres à l'aide de modèles multiples interactifs, 2018. [Paper]
• Prédiction de mouvement des acteurs de la circulation pour la conduite autonome à l'aide de réseaux convolutionnels profonds, 2018. [Papier]
• Clonage comportemental multi-agent génératif, 2018. [Papier]
• Apprentissage en séquence profonde avec des informations auxiliaires pour la prédiction du trafic, KDD 2018. [Paper], [Code]
• Un modèle basé sur les données pour la prédiction de mouvement des piétons conscients de l'interaction dans des environnements encombrés d'objets, ICRA 2018. [Papier]
• Déplacer, assister et prédire: un modèle neuronal basé sur l'attention pour la prédiction des mouvements des personnes, les lettres de reconnaissance des modèles 2018. [Papier]
• GD-GAN: Réseaux adversaires génératifs pour la prédiction de la trajectoire et la détection de groupe dans la foule, ACCV 2018, [Paper], [Demo]
• SS-LSTM: Un modèle LSTM hiérarchique pour la prédiction de la trajectoire des piétons, WACV 2018. [Papier]
• Attention sociale: modélisation de l'attention dans les foules humaines, ICRA 2018. [Document] [Code]
• Prédiction des piétons par planification à l'aide de réseaux de neurones profonds, ICRA 2018. [Papier]
• Prédiction conjointe à long terme du mouvement humain à l'aide d'une approche de la force sociale basée sur la planification, ICRA 2018. [Papier]
• Prédiction de mouvement humain sous les contraintes de regroupement social, IROS 2018. [Papier]
• Localisation des personnes futures dans les vidéos à la première personne, CVPR 2018. [Papier]
• Gan social: trajectoires socialement acceptables avec des réseaux adversaires génératifs, CVPR 2018. [Papier] [Code]
• Groupe LSTM: Prediction de trajectoire de groupe dans les scénarios bondés, ECCV 2018. [Paper]
• MX-LSTM: Mélange de tracklets et vislets pour prévoir conjointement les trajectoires et les poses de tête, CVPR 2018. [Papier]
• Prédiction d'intention des piétons via des trajectoires de mouvement à l'aide de réseaux de neurones récurrents empilés, 2018. [Paper]
• Modèles de prédiction de mouvement des piétons transférables aux intersections, 2018. [Papier]
• Prédiction de mouvement des piétons à base de cartes probabilistes en tenant compte des participants à la circulation, 2018. [Papier]
• Un modèle efficace sur le plan informatique pour la prédiction de mouvement des piétons, ECC 2018. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire contextuelle, ICPR 2018. [Papier]
• Prédiction basée sur les ensembles de piétons dans les environnements urbains, compte tenu des règles de trafic formalisées, ITSC 2018. [Papier]
• Construire des connaissances antérieures: un modèle de prédiction des piétons basé à Markov utilisant des données environnementales urbaines, ICARCV 2018. [Papier]
• Informations en profondeur Compte Couless pour des scènes de foule complexes, 2018. [Papier]
• Suivi par prédiction: un modèle génératif profond pour la localisation et le suivi de la personne mutli, WACV 2018. [Paper]
• «Voir c'est croire»: prévision de la trajectoire des piétons à l'aide de l'attention visuelle, WACV 2018. [Papier]
• Prédiction embarquée à long terme des personnes dans les scènes de trafic sous incertitude, CVPR 2018. [Paper], [Code + Data]
• Encodage d'interaction des foules avec un réseau neuronal profond pour la prédiction de la trajectoire des piétons, CVPR 2018. [Paper], [Code]
• Multicolicy Decision Decision for Autonomous Driving via Changepoint Based Behavior Prediction, 2017. [Papier]
• Prédiction probabiliste à long terme pour les véhicules autonomes, IV 2017. [Document]
• Prédiction de trajectoire de véhicule probabiliste sur la carte du réseau d'occupation via le réseau neuronal récurrent, ITSC 2017. [Papier]
• Désir: prédiction future lointaine dans les scènes dynamiques avec des agents en interaction, CVPR 2017. [Paper] [Code]
• Imitation du comportement du pilote avec des réseaux adversariaux génératifs, 2017. [Papier] [Code]
• Infogail: Imitation interprétable Learning from visual Demondsations, 2017. [Paper] [Code]
• Planification à long terme par prédiction à court terme, 2017. [Document]
• Prédiction de chemin à long terme dans les scénarios urbains à l'aide de distributions circulaires, 2017. [Papier]
• Prédiction de chemin visuel motivé par l'apprentissage en profondeur à partir d'une seule image, 2016. [Papier]
• Marcher: The Headred Social Force Model, 2017. [Paper]
• Prévision des piétons probabilistes certifiés en temps réel, 2017. [Papier]
• Une approche multiple prédicteur de la prédiction de mouvement humain, ICRA 2017. [Papier]
• Prévision de la dynamique interactive des piétons avec un jeu fictif, CVPR 2017. [Paper]
• Prévision les chemins plausibles dans les scènes de foule, Ijcai 2017. [Papier]
• Bi-prédiction: prédiction de la trajectoire des piétons basée sur la classification bidirectionnelle LSTM, Dicta 2017. [Papier]
• Agressif, tendu ou timide? Identification des traits de personnalité de Crowd Videos, IJCAI 2017. [Papier]
• Méthode basée sur la vision naturelle pour prédire le comportement des piétons dans les environnements urbains, ITSC 2017. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire humaine à l'aide de modèles d'attention profonde à conscience spatiale, 2017. [Papier]
• Soft + Attention câblée: un cadre LSTM pour la prédiction de la trajectoire humaine et la détection anormale d'événements, 2017. [Papier]
• Prévision de la dynamique interactive des piétons avec un jeu fictif, CVPR 2017. [Paper]
• LSTM social: prédiction de la trajectoire humaine dans les espaces surpeuplés, CVPR 2016. [Paper] [Code]
• Comparaison et évaluation des modèles de mouvement des piétons pour les systèmes de sécurité des véhicules, ITSC 2016. [Papier]
• Comportement des piétons d'âge et de groupe: des observations aux simulations, 2016. [Paper]
• Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-temporal Graphs, CVPR 2016. [Paper] [Code]
• Prédiction à long terme de l'intention du mouvement des piétons, ICRA 2016. [Papier]
• Détection contextuelle de l'intention de passage pour piétons pour la conduite autonome dans les environnements urbains, IROS 2016. [Paper]
• Nouveaux algorithmes basés sur la planification pour la prédiction de mouvement humain, ICRA 2016. [Paper]
• Apprentissage de l'étiquette sociale: compréhension de la trajectoire humaine dans les scènes bondées, ECCV 2016. [Paper] [Code]
• GLMP-REALTIME PETION PRÉDICTION PATHER Utilisation de modèles de mouvement global et local, ICRA 2016. [Paper]
• Transfert de connaissances pour la prédiction de mouvement spécifique à la scène, ECCV 2016. [Papier]
• STF-RNN: Space Time Fonctionnalités basées sur le réseau neuronal pour prédire les personnes suivantes, SSCI 2016. [Code]
• Prédiction des piétons dirigée par des objectifs, ICCV 2015. [Papier]
• Analyse et prédiction de la trajectoire pour une amélioration de la sécurité des piétons: cadre intégré et évaluations, 2015. [Papier]
• Prédire et reconnaître les interactions humaines dans les espaces publics, 2015. [Papier]
• Apprentissage des comportements de la foule collective avec des agents piétonnes dynamiques, 2015. [Paper]
• Modélisation de la dynamique spatiale-temporelle des mouvements humains pour prédire les trajectoires futures, AAAI 2015. [Papier]
• Robot non supervisé apprenant à prédire le mouvement de la personne, ICRA 2015. [Papier]
• Un filtre de modèle multiple interactif contrôlé pour la reconnaissance combinée des intention des piétons et la prédiction du chemin, ITSC 2015. [Papier]
• Modélisation prédictive en temps réel et évitement robuste des piétons avec des intentions incertaines et changeantes, 2014. [Papier]
• Estimation du comportement pour un cadre complet pour la prédiction de mouvement humain dans des environnements surpeuplés, ICRA 2014. [Papier]
• Prévisions de trajectoire des piétons dans le trafic public avec le réseau neuronal artificiel, ICPR 2014. [Paper]
• Le piéton traversera-t-il? Une étude sur la prédiction de chemin des piétons, 2014. [Papier]
• BRVO: Prédire les trajectoires des piétons à l'aide du raisonnement de l'espace de vitesse, 2014. [Paper]
• Prédiction de chemin des piétons basée sur le contexte, ECCV 2014. [Papier]
• Prédiction de chemin piétons à l'aide de traits de langage corporel, 2014. [Papier]
• Reconnaissance des manœuvres en ligne et prédiction de la trajectoire multimodale pour l'aide à l'intersection à l'aide de la régression non paramétrique, 2014. [Papier]
• Intentions d'apprentissage pour une amélioration de la prédiction de mouvement humain, 2013. [Papier]
• Comprendre les interactions entre les participants à la circulation en fonction des comportements apprises, 2016. [Papier]
• Prédiction de chemin visuel dans des scènes complexes avec des objets en mouvement bondé, CVPR 2016. [Paper]
• Une approche théorique du jeu de la prédiction et de la planification interactives de la réapprovisionnement, 2016. [Papier]
• Planification POMDP en ligne intentionnelle pour la conduite autonome dans une foule, ICRA 2015. [Paper]
• Reconnaissance des manœuvres en ligne et prédiction de la trajectoire multimodale pour l'aide à l'intersection à l'aide de la régression non paramétrique, 2014. [Papier]
• Patch vers le futur: prédiction visuelle non supervisée, CVPR 2014. [Papier]
• Prédiction de trajectoire d'agent mobile Utilisation des arbres d'accès à la réception non paramétrique bayésiens, 2011. [Paper]

Robots mobiles

• Navigation anticipée dans les foules par prédiction probabiliste des mouvements futurs piétons, ICRA 2021. [Papier]
• NCE social: apprentissage contrastif des représentations de mouvement socialement conscients. [papier], [code]
• Planification basée sur le modèle probabiliste multimodal pour l'interaction humaine-robot, ICRA 2018. [Papier] [Code]
• Évitement des collisions multidimensionnelles décentralisées non communicantes avec apprentissage en renforcement profond, ICRA 2017. [Papier]
• DICTIONNAIRE AUGMÉDÉE APPRENTISSEMENT DU DICTIONNAIRE POUR LA PRÉDICTION DE MOTION, ICRA 2016. [Papier]
• Prédire les futurs mouvements d'agent pour les environnements dynamiques, ICMLA 2016. [Papier]
• Intention de l'intention bayésienne pour la prédiction de la trajectoire avec une destination d'objectif inconnu, IROS 2015. [Document]
• Apprendre à prédire les trajectoires des agents de navigation en coopération, ICRA 2014. [Paper]

Joueurs sportifs

• EVOLOLGRAPH: Prédiction de trajectoire multi-agents avec raisonnement relationnel dynamique, Neirips 2020. [Paper]
• Modélisation non autorégressive imitative pour les prévisions et l'imputation de la trajectoire, CVPR 2020. [Papier]
• Dag-net: Double Graph Network Network pour la prévision de la trajectoire, ICPR 2020. [Papier] [Code]
• Génération diversifiée pour les jeux sportifs multi-agents, CVPR 2019. [Paper]
• Prédiction stochastique des interactions multi-agents à partir d'observations partielles, ICLR 2019. [Papier]
• Génération de trajectoires multi-agents à l'aide d'une supervision faible programmatique, ICLR 2019. [Papier]
• Clonage comportemental multi-agent génératif, ICML 2018. [Papier]
• Où iront-ils? Prédire le mouvement multi-agent adversaire à grains fins à l'aide d'autoencoders variationnels conditionnels, ECCV 2018. [Paper]
• Apprentissage par imitation multi-agents coordonnés, ICML 2017. [Papier]
• Génération de trajectoires à long terme à l'aide de réseaux hiérarchiques profonds, 2017. [Papier]
• Apprentissage des modèles spatiaux à grain fin pour la prédiction des jeux de sports dynamiques, ICDM 2014. [Papier]
• Modélisation générative du comportement multimodal multi-humain, 2018. [Papier]
• Que se passera-t-il ensuite? Prévision des mouvements des joueurs dans des vidéos sportives, ICCV 2017, [papier]

Benchmark et mesures d'évaluation

• Une boîte à outils de prétraitement et d'évaluation pour la recherche de prédiction de trajectoire sur les ensembles de données de drones, Arxiv Preprint Arxiv: 2405.00604, 2024. [Paper] [Code]
• Social-implicite: Repenser l'évaluation de la prédiction de la trajectoire et l'efficacité de l'estimation implicite du maximum de vraisemblance, ECCV 2022. [Papier] [Code]
• OpenTRAJ: Évaluation de la complexité des prédictions dans les ensembles de données sur les trajectoires humaines, ACCV 2020. [Paper] [Code]
• Test de la sécurité des véhicules autonomes en simulant la perception et la prédiction, ECCV 2020. [Papier]
• PIE: un ensemble de données à grande échelle et des modèles pour l'estimation de l'intention des piétons et la prédiction de la trajectoire, ICCV 2019. [Papier]
• Vers une référence consciente des décès de la prédiction de réaction probabiliste dans des scénarios de conduite très interactifs, ITSC 2018. [Papier]
• Quelle est la qualité de ma prédiction? Trouver une mesure de similitude pour l'évaluation de la prédiction de la trajectoire, ITSC 2017. [Papier]
• Trajnet: Vers une référence pour la prédiction de la trajectoire humaine. [site web]

Autres

• Détection d'intention de début basée sur la pose des cyclistes, ITSC 2019. [Papier]
• Prédiction de la trajectoire cycliste à l'aide de réseaux de neurones récurrents bidirectionnels, AI 2018. [Papier]
• Indicateurs des infrastructures routières pour la prédiction de la trajectoire, 2018. [Papier]
• Utilisation de la topologie des routes pour améliorer la prédiction du chemin du cycliste, 2017. [Papier]
• Prédiction de trajectoire des cyclistes à l'aide d'un modèle physique et d'un réseau neuronal artificiel, 2016. [Paper]