Awesome Interaction Aware Trajectory Prediction

素晴らしいインタラクションを意識した動作と軌道予測

これは、軌道予測に関連する最先端の研究資料 (データセット、ブログ、論文、公開コード) のチェックリストです。学術界と産業界の両方に役立つことを願っています。 (まだ更新中)

管理者: Jiachen Li (スタンフォード大学); Hengbo Ma 、 Jinning Li (カリフォルニア大学バークレー校)

電子メール: [email protected]; {hengbo_ma、jinning_li}@berkeley.edu

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注：強化学習、意思決定、動作計画のための資料集もここにあります。

このリポジトリが役立つと思われた場合は、私たちの成果を引用することを検討してください。

 @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}
}

目次

• データセット
  • 車両と交通
  • 歩行者
  • スポーツ選手
• 文献と規範
  • 調査書類
  • インタラクションを伴う物理システム
  • インテリジェント車両と歩行者
  • 移動ロボット
  • スポーツ選手
  • ベンチマークと評価指標
  • その他

データセット

車両と交通

データセット	エージェント	シナリオ	センサー
Waymoオープンデータセット	車/自転車/人	都市部/高速道路	LiDAR / カメラ / レーダー
アルゴバース	車/自転車/人	都市部/高速道路	LiDAR / カメラ / レーダー
nuシーン	車両	都会的な	カメラ / LiDAR / レーダー
ハイディ	車両	高速道路	カメラ
インド	車両	高速道路	カメラ
ラウンドD	車両	高速道路	カメラ
BDD100k	車/自転車/人	高速道路/都市部	カメラ
キティ	車/自転車/人	高速道路/田舎	カメラ/LiDAR
NGSIM	車両	高速道路	カメラ
交流	車/自転車/人	ロータリー/交差点	カメラ
サイクリスト	サイクリスト	都会的な	カメラ
アポロスケープス	車/自転車/人	都会的な	カメラ
ユダシティ	車両	都会的な	カメラ
都市景観	車/人	都会的な	カメラ
スタンフォードドローン	車/自転車/人	都会的な	カメラ
アルゴバース	車/人	都会的な	カメラ/LiDAR
交通	車 / バス / 自転車 / 自転車 / 人 / 動物	都会的な	カメラ
アシャッフェンブルクのポーズ データセット	自転車に乗る人/人々	都会的な	カメラ

歩行者

データセット	エージェント	シナリオ	センサー
UCY	人々	ザラ / 学生	カメラ
ETH (ICCV09)	人々	都会的な	カメラ
ヴィラット	人/車	都会的な	カメラ
キティ	車/自転車/人	高速道路/田舎	カメラ/LiDAR
ATC	人々	ショッピングセンター	距離センサー
ダイムラー	人々	移動中の車両から	カメラ
中央駅	人々	駅構内	カメラ
タウンセンター	人々	都会の街路	カメラ
エディンバラ	人々	都会的な	カメラ
都市景観	車/人	都会的な	カメラ
アルゴバース	車/人	都会的な	カメラ/LiDAR
スタンフォードドローン	車/自転車/人	都会的な	カメラ
トラジネット	人々	都会的な	カメラ
パイ	人々	都会的な	カメラ
分岐点	人々	都市/シミュレーション	カメラ
TrajNet++	人々	都会的な	カメラ
アシャッフェンブルクのポーズ データセット	自転車に乗る人/人々	都会的な	カメラ
サイクリスト トップビュー データセット (CTV)	自転車に乗る人/人々	都会的な	カメラ

スポーツ選手

データセット	エージェント	シナリオ	センサー
フットボール	人々	サッカー場	カメラ
NBA SportVU	人々	バスケットボールホール	カメラ
NFL	人々	アメフト	カメラ

文献と規範

調査書類

• 自動運転車の軌道予測のための機械学習: 包括的な調査、課題、および今後の研究の方向性、arXiv プレプリント arXiv:2307.07527、2023。[論文]
• 深層学習ベースの車両軌道予測に運転知識を組み込む: 調査、IEEE T-IV、2023年。 [論文]
• 歩行者と車両の混合環境における歩行者の軌道予測:系統的レビュー、IEEE T-ITS、2023年。 [論文]
• 自動運転のための軌道予測方法に関する調査、IEEE T-IV 2022。[論文]
• 深層学習モデルに基づく車両軌道予測の調査、持続可能なエキスパート システムに関する国際会議、ICSES 2022。 [論文]
• 自動運転車のシナリオ理解と運動予測 – レビューと比較、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 車両情報に基づくマルチモーダル フュージョン テクノロジー: 調査、arXiv プレプリント arXiv:2211.06080、2022。 [論文]
• 自動運転のための深層強化学習: 調査、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 自動運転のためのソーシャル インタラクション: レビューと展望、arXiv プレプリント arXiv:2208.07541、2022。[論文]
• 時空間データのための敵対的生成ネットワーク: 調査、ACM T-IST、2022 年。[論文]
• 運転シーンにおける行動意図予測: 調査、arXiv プレプリント arXiv:2211.00385、2022. [論文]
• 自動運転のための歩行者と車両の動き予測に関する調査、IEEE Access、2021年。 [論文]
• 歩行者軌跡予測手法のレビュー: 深層学習と知識ベースのアプローチの比較、arXiv プレプリント arXiv:2111.06740、2021。 [論文]
• 軌跡データの管理、分析、学習に関する調査、CSUR 2021。[論文]
• 自動運転のための歩行者行動予測: 要件、メトリクス、および関連機能、IEEE T-ITS、2021年。 [論文]
• 歩行者軌道予測のための深層学習ベースの手法のレビュー、センサー、2021 年。 [論文]
• 自動運転における車両軌道予測のための深層学習アプローチに関する調査、ROBIO 2021。 [論文] [コード]
• 「自動運転のための深層学習技術の調査」、Journal of Field Robotics、2020年。 [論文]
• 人間の運動軌跡の予測: 調査、国際ロボティクス研究ジャーナル、2020年。 [論文]
• 深層学習による自動運転: 最先端技術の調査、arXiv プレプリント arXiv:2006.06091、2020。[論文]
• ビジュアル交通シミュレーションに関する調査: 自動運転におけるモデル、評価、およびアプリケーション、コンピューター グラフィックス フォーラム 2020。[論文]
• 自動運転アプリケーションのための深層学習ベースの車両挙動予測: レビュー、IEEE T-ITS 2020。 [論文]
• 自動運転車の運動計画のための深層強化学習に関する調査、IEEE T-ITS 2020。[論文]
• 車両軌道の類似性: モデル、方法、およびアプリケーション、ACM コンピューティング調査 (CSUR 2020)。 [紙]
• 人間のドライバーの行動のモデリングと予測: 調査、2020 年。[論文]
• 都市シナリオにおける歩行者の行動の予測に関する文献レビュー、ITSC 2018。 [論文]
• 視覚ベースの進路予測に関する調査。 [紙]
• 歩行者と対話する自動運転車: 理論と実践の調査。 [紙]
• 軌跡データ マイニング: 概要。 [紙]
• インテリジェント車両の動作予測とリスク評価に関する調査。 [紙]

インタラクションを伴う物理システム

• 準等変グラフ ニューラル ネットワークによる物理ダイナミクスの学習、NeurIPS 2022。 [論文] [コード]
• EvolveGraph: 動的リレーショナル推論によるマルチエージェント軌道予測、NeurIPS 2020。 [論文]
• マルチロボット システム用のインタラクション テンプレート、IROS 2019。[論文]
• マルチインタラクション システムのための因数分解されたニューラル リレーショナル推論、ICML ワークショップ 2019。[論文] [コード]
• 逆グラフィックスとしての物理学: ビデオからの物体と物理学の共同教師なし学習、2019 年。[論文]
• 相互作用システムのためのニューラル リレーショナル推論、ICML 2018. [論文] [コード]
• 知覚予測ネットワークを使用した潜在物理特性の教師なし学習、UAI 2018。 [論文]
• 関係帰納バイアス、深層学習、およびグラフ ネットワーク、2018 年。[論文]
• リレーショナル ニューラル期待値の最大化: オブジェクトの教師なし発見とその相互作用、ICLR 2018。 [論文]
• 推論と制御のための学習可能な物理エンジンとしてのグラフ ネットワーク、ICML 2018。 [論文]
• 物理予測のための柔軟なニューラル表現、2018 年。[論文]
• リレーショナル推論のためのシンプルなニューラル ネットワーク モジュール、2017 年。[論文]
• VAIN: アテンションマルチエージェント予測モデリング、NeurIPS 2017。[論文]
• ビジュアル インタラクション ネットワーク、2017 年。[論文]
• 物理力学を学習するための構成オブジェクトベースのアプローチ、ICLR 2017。[論文]
• オブジェクト、関係、物理学について学ぶためのインタラクション ネットワーク、2016 年。[論文][コード]

インテリジェント車両、交通、歩行者

• 拡散ベースの環境認識軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2403.11643、2024。 [論文]
• MTP-GO: ニューラル ODE を使用したグラフベースの確率的マルチエージェント軌道予測、IEEE T-IV 2023。 [論文] [コード]
• MotionDiffuser: 拡散を使用した制御可能なマルチエージェント動作予測、CVPR 2023。 [論文]
• 不足しているパターンの発見: 軌道補完と予測に向けた統一フレームワーク、CVPR 2023。 [論文]
• 確率的人間軌跡予測を推進する教師なしサンプリング、CVPR 2023。 [論文] [コード]
• 計画指向の自動運転、CVPR 2023。 [論文] [コード]
• IPCC-TP: 共同マルチエージェント軌道予測のための増分ピアソン相関係数の利用、CVPR 2023。 [論文]
• 刺激検証は、マルチモーダルな人間の軌跡予測における普遍的で効果的なサンプラー、CVPR 2023。 [論文]
• クエリ中心の軌道予測、CVPR 2023。[論文] [コード] [QCNeXt]
• FEND: ロングテール軌道予測のための将来の強化された分布を意識した対照学習フレームワーク、CVPR 2023。 [論文]
• Trace and Pace: Guided Trajectory Diffusion による制御可能な歩行者アニメーション、CVPR 2023。 [論文] [ウェブサイト]
• FJMP: 学習された有向非周期相互作用グラフ上の因数分解された共同マルチエージェント運動予測、CVPR 2023。 [論文] [ウェブサイト]
• 確率的軌道予測のためのリープフロッグ拡散モデル、CVPR 2023。 [論文] [コード]
• ViP3D: 3D エージェント クエリによるエンドツーエンドの視覚軌跡予測、CVPR 2023。[論文] [ウェブサイト]
• EqMotion: 不変相互作用推論による等変マルチエージェント動作予測、CVPR 2023。 [論文] [コード]
• V2X-Seq: 車両とインフラの協調的な認識と予測のための大規模逐次データセット、CVPR 2023。 [論文] [コード]
• 自動運転のための弱教師ありクラス非依存運動予測、CVPR 2023。 [論文]
• より多くの分解とより良い集約: 人間の動作予測のための周波数表現学習の 2 つの詳細な分析、CVPR 2023。 [論文]
• HumanMAC: 人間の動き予測のためのマスクされたモーション補完、ICCV 2023。 [論文] [コード]
• BeLFusion: 行動主導型人間動作予測のための潜在的普及、ICCV 2023。 [論文] [コード]
• EigenTrajectory: マルチモーダル軌道予測のための低ランク記述子、ICCV 2023。 [論文] [コード]
• ADAPT: 適応による効率的なマルチエージェント軌道予測、ICCV 2023。 [論文] [コード]
• PowerBEV: 鳥瞰図でのインスタンス予測のための強力かつ軽量のフレームワーク、IJCAI 2023。 [論文] [コード]
• 人間の関節運動学による確率的運動予測のための拡散改良、AAAI 2023。[論文]
• 歩行者軌道予測のためのマルチストリーム表現学習、AAAI 2023。[論文]
• 2 段階 GAN に基づく連続軌道生成、AAAI 2023。 [論文] [コード]
• 条件付きの制御点のセット、歩行者軌道予測、AAAI 2023。 [論文] [コード]
• 車両軌道予測のための将来関係推論の活用、ICLR 2023。[論文]
• TrafficGen: 多様で現実的な交通シナリオの生成方法の学習、ICRA 2023。 [論文] [コード]
• GANet: 動き予測のためのゴール エリア ネットワーク、ICRA 2023. [論文] [コード]
• TOFG: 自動運転における統合されたきめ細かな環境表現、ICRA 2023。 [論文]
• SSL-Lanes: 自動運転における動き予測のための自己教師あり学習、CoRL 2023。 [論文] [コード]
• LimSim: 長期対話型マルチシナリオ交通シミュレーター、ITSC 2023。 [論文] [コード]
• MVHGN: 異種トラフィック エージェント向けのマルチビュー適応階層空間グラフ畳み込みネットワーク ベースの軌道予測、TITS。 [紙]
• Transferable Hierarchical Transformer Network (TITS) を介した異種エージェントの適応型同時軌道予測。 [紙]
• SSAGCN: 歩行者軌道予測のためのソーシャル ソフト アテンション グラフ畳み込みネットワーク、TNNLS。 [紙] [コード]
• 歩行者の軌道予測のための群集インタラクションのもつれを解く、RAL。 [紙]
• VNAGT: マルチエージェント軌道予測のための変分非自己回帰グラフ変換ネットワーク、車両技術に関する IEEE トランザクション。 [紙]
• 時空間スペクトル LSTM: 歩行者軌道予測のための移行可能なモデル、TIV。 [紙]
• ホリスティック トランスフォーマー: 自動運転車の軌道予測と意思決定のための統合ニューラル ネットワーク、PR。 [紙]
• Tri-HGNN: 歩行者の軌跡予測のための階層型グラフ ニューラル ネットワークを融合した学習トリプル ポリシー、PR。 [紙]
• 逆強化学習によるマルチモーダル車両軌道予測と都市部の信号のない交差点でのリスク回避、TITS。 [紙]
• マルチスケール時空間グラフに基づく自動運転の軌道予測、IET 高度道路交通システム。 [紙]
• 人間の軌道予測のための社会的自己注意生成敵対的ネットワーク、人工知能に関する IEEE トランザクション。 [紙]
• CSIR: 軌道予測のための反復的な社会的認識の再考によるカスケード スライディング CVAE、TITS。 [紙]
• 変圧器ネットワークを使用した高速道路での自動運転のためのマルチモーダル操縦と軌道予測、RAL。 [紙]
• 高速道路での車両軌道予測のための物理学に基づいたトランスフォーマー モデル、交通研究パート C: 新興テクノロジー。 [紙] [コード]
• MacFormer: リアルタイムで堅牢な軌道予測のためのマップ エージェント結合トランスフォーマー、RAL。 [紙]
• MRGTraj: 人間の軌跡予測のための新しい非自己回帰アプローチ、TCSVT。 [紙] [コード]
• 計画にインスピレーションを得た自動運転のための横方向と縦方向の分解による階層的軌道予測、TIV。 [紙]
• Traj-MAE: 軌道予測のためのマスクされたオートエンコーダー、arXiv プレプリント arXiv:2303.06697、2023。 [論文]
• 分布拡散による不確実性を認識した歩行者軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2303.08367、2023。 [論文]
• GPS 軌道生成のための拡散モデル、arXiv プレプリント arXiv:2304.11582、2023。 [論文]
• Multiverse Transformer: Waymo Open Sim Agents Challenge 2023、自動運転に関する CVPR 2023 ワークショップの 1 位ソリューション。 [論文] [ウェブサイト]
• シミュレーション エージェント向け Joint-Multipath++: Waymo Open Sim Agents Challenge 2023、自動運転に関する CVPR 2023 ワークショップの 2 位ソリューション。 [紙] [コード]
• MTR++: 対称シーン モデリングとガイド付き意図クエリによるマルチエージェント モーション予測、Waymo Open Motion Prediction Challenge 2023 の 1 位ソリューション、自動運転に関する CVPR 2023 ワークショップ。 [紙] [コード]
• GameFormer: 自動運転のためのトランスフォーマーベースの対話型予測と計画のゲーム理論的モデリングと学習、arXiv プレプリント arXiv:2303.05760、2023。 [論文] [コード] [ウェブサイト]
• GameFormer Planner: 自動運転車のための学習対応の対話型予測および計画フレームワーク、CVPR 2023 エンドツーエンド自動運転ワークショップでの nuPlan 計画チャレンジ。 [紙] [コード]
• trajdata: 複数の人間の軌跡データセットへの統一インターフェイス、arXiv プレプリント arXiv:2307.13924、2023。 [論文] [コード]
• Remember Intentions: Retrospective-Memory-based Trajectory Prediction、CVPR 2022. [論文] [コード]
• STCrowd: 混雑したシーンにおける歩行者の知覚のためのマルチモーダル データセット、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 車両軌道予測は機能しますが、どこでも機能するとは限りません、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 運動不確定性拡散による確率的軌道予測、CVPR 2022。[論文] [コード]
• 確率的人間軌跡予測のための非確率サンプリング ネットワーク、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 自律走行車の軌道予測の敵対的堅牢性について、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• Transferable GNN による適応軌道予測、CVPR 2022。[論文]
• ロバストで適応的なモーション予測に向けて: 因果表現の観点、CVPR 2022。[論文] [コード、コード]
• 観測は何回あれば十分ですか?軌道予測のための知識の蒸留、CVPR 2022。[論文]
• すべての車両から学ぶ、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 未来物体検出による LiDAR からの予測、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 占有グリッド マップに基づくエンドツーエンドの軌道分布予測、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• M2I: 因数分解限界軌道予測からインタラクティブ予測へ、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• GroupNet: 関係推論による軌道予測のためのマルチスケール ハイパーグラフ ニューラル ネットワーク、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• とにかく誰のトラックですか?アフィニティベースの予測による追跡エラーに対する堅牢性の向上、CVPR 2022。 [論文]
• ScePT: 計画のためのシーン一貫性のあるポリシーベースの軌道予測、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• 複数の将来の歩行者軌道予測のためのメモリリプレイを備えたグラフベースの空間トランスフォーマー、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• MUSE-VAE: 環境を考慮した長期軌道予測のためのマルチスケール VAE、CVPR 2022。[論文]
• LTP: 自動運転のための車線ベースの軌道予測、CVPR 2022。 [論文]
• ATPFL: Federated Learning Framework に基づく自動軌道予測モデル設計、CVPR 2022。 [論文]
• 瞬間観測による人間の軌跡予測、CVPR 2022。 [論文]
• HiVT: マルチエージェント動作予測のための階層ベクトル変換器、CVPR 2022。 [論文] [コード]
• マルチモーダル軌道予測のための歩行者グループ表現の学習、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• 社会的暗黙的: 軌道予測評価の再考と暗黙的最尤推定の有効性、ECCV 2022。 [論文] [コード] [ウェブサイト]
• マルチモーダル車両軌道予測のための階層的潜在構造、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• SocialVAE: Timewise Latents を使用した人間の軌跡予測、ECCV 2022。[論文] [コード]
• 垂直方向に見る: フーリエスペクトルによる軌道予測のための階層ネットワーク、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• 参加者の行動の推論と予測のためのエントリ反転トランスフォーマー、ECCV 2022。[論文]
• D2-TPred: 交通信号下での軌道予測の不連続依存関係、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• 神経社会物理学による人間の軌跡予測、ECCV 2022。[論文] [コード]
• Social-SSL: マルチエージェント軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく自己教師ありクロスシーケンス表現学習、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• 歴史を認識する: ローカル行動データを使用した軌跡予測、ECCV 2022。 [論文] [コード]
• 軌道予測のためのアクションベースの対照学習、ECCV 2022。[論文]
• AdvDO: 軌道予測のための現実的な敵対的攻撃、ECCV 2022。[論文]
• ST-P3: 時空間特徴学習によるエンドツーエンドのビジョンベースの自動運転、ECCV 2022。[論文] [コード]
• ソーシャル ODE: ニューラル常微分方程式を使用したマルチエージェント軌道予測、ECCV 2022。[論文]
• シーン履歴からの人間の軌跡の予測、NeurIPS 2022。 [論文] [コード]
• エンドツーエンドの自動運転のための軌道誘導制御予測: シンプルかつ強力なベースライン、NeurIPS 2022。 [論文] [コード]
• グローバルな意図のローカリゼーションとローカルな動きの洗練を備えたモーショントランスフォーマー、NeurIPS 2022。 [論文] [ウェブサイト]
• マルチプレックス アテンションを使用したインタラクション モデリング、NeurIPS 2022。[論文] [コード]
• ディープ インタラクティブ モーション予測とプランニング: モーション予測モデルを使用したゲームのプレイ、ダイナミクスと制御の学習に関するカンファレンス (L4DC)。 [論文] [ウェブサイト]
• 歩行者軌道予測のためのソーシャル解釈可能なツリー、AAAI 2022。 [論文] [コード]
• 歩行者軌道予測のための相補的注意ゲート型ネットワーク、AAAI 2022。 [論文] [コード]
• Scene Transformer: 複数のエージェントの将来の軌道を予測するための統合アーキテクチャ、ICLR 2022。 [論文]
• あなたはほとんど一人で歩きます: 軌道予測における特徴の属性の分析、ICLR 2022。 [論文]
• マルチエージェント共同運動予測のための潜在変数逐次集合トランスフォーマー、ICLR 2022。 [論文] [コード]
• THOMAS: 学習されたマルチエージェント サンプリングを使用した軌跡ヒートマップ出力、ICLR 2022。 [論文]
• モーション予測における HD マップのパス認識グラフの注意、ICRA 2022。 [論文]
• 言語表現による軌道予測、ICRA 2022。[論文]
• マルチエージェント軌道予測のためのスムーズ アテンション プライアの活用、ICRA 2022。 [論文] [ウェブサイト]
• KEMP: 長期軌道予測のためのキーフレームベースの階層型エンドツーエンドディープモデル、ICRA 2022。 [論文]
• ビジョンベースの運転軌道生成のためのドメイン一般化、ICRA 2022。 [論文] [ウェブサイト]
• インタラクションを意識した軌道予測のためのディープコンセプトグラフネットワーク、ICRA 2022。 [論文]
• 反復注意ブロックを使用した条件付き人間軌跡予測、ICRA 2022。[論文]
• StopNet: 都市自動運転のためのスケーラブルな軌道と占有予測、ICRA 2022。 [論文]
• 歩行者の軌跡予測のための時空間グラフに関するメタパス分析、ICRA 2022。 [論文] [ウェブサイト]
• 軌道予測による状態の不確実性の伝播、ICRA 2022。 [論文] [コード]
• HYPER: 因数分解推論と適応サンプリングによるハイブリッド軌道予測の学習、ICRA 2022。[論文]
• Grouptron: グループを認識した密集群軌道予測のための動的マルチスケール グラフ畳み込みネットワーク、ICRA 2022。 [論文]
• クロスモーダルトランスフォーマーベースの歩行者軌道予測生成フレームワーク、ICRA 2022。 [論文]
• トポメトリックマップによる自動運転の軌道予測、ICRA 2022. [論文] [コード]
• CRAT-Pred: Crystal Graph 畳み込みニューラル ネットワークとマルチヘッド セルフ アテンションを使用した車両軌道予測、ICRA 2022。 [論文] [コード]
• MultiPath++: 行動予測のための効率的な情報融合と軌跡集約、ICRA 2022。 [論文]
• 自動運転のためのトランスベースのニューラルネットワークによるマルチモーダル運動予測、ICRA 2022。 [論文]
• GOHOME: 将来の動き推定のためのグラフ指向ヒートマップ出力、ICRA 2022。 [論文]
• TridentNetV2: 動的軌道生成のための軽量グラフィカル グローバル プラン表現、ICRA 2022。 [論文]
• クラス不確実性を組み込んだ異種エージェントの軌跡予測、IROS 2022。 [論文] [コード] [trajdata]
• グラフベースのデュアルスケール コンテキスト フュージョンによる軌道予測、IROS 2022。 [論文] [コード]
• 敵対的攻撃に対する堅牢な軌道予測、CoRL 2022。[論文] [コード]
• 柔軟な動作合成のための普及を計画、ICML 2022。 [論文] [ウェブサイト]
• 誤差補償を備えた同期双方向歩行者軌道予測、ACCV 2022。 [論文]
• AI-TP: 自動運転のための注意ベースのインタラクションを意識した軌道予測、IEEE T-IV、2022年。 [論文] [コード]
• MDST-DGCN: 歩行者の軌道予測、計算知能、神経科学のためのマルチレベル動的時空間有向グラフ畳み込みネットワーク。 [紙]
• 自動運転における車両軌道予測のためのグラフベースの時空間畳み込みネットワーク、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 異種エッジ強化グラフ アテンション ネットワークを使用したマルチエージェント軌道予測、IEEE T-ITS、2022 年。 [論文]
• 実用的な歩行者軌道予測のためのアテンションメカニズムを備えた完全畳み込みエンコーダ/デコーダ、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• STGM: 時空間特徴の生成モデルに基づく車両軌道予測、IEEE T-ITS、2022。 [論文]
• 時空間グラフ アテンション トランスフォーマーを使用した自動運転のための軌道予測、IEEE T-ITS、2022。 [論文]
• 「車両のインターネットのための時空間動的注意ネットワークに基づく意図認識車両軌道予測」、IEEE T-ITS、2022年。 [論文] [コード]
• 事前認識有向グラフ畳み込みニューラル ネットワークに基づく軌道予測、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• DeepTrack: 高速道路における車両軌道予測のための軽量ディープラーニング、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 「高速道路上の周囲車両に対する運転リスクマップ統合ディープラーニング手法を使用した対話型軌道予測」、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 異種コンテキスト認識グラフ畳み込みネットワークによる接続環境における車両軌道予測、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 時間パターン注意に基づく軌道予測ニューラル ネットワークとモデル解釈、IEEE T-ITS、2022年。 [論文]
• 軌道予測のための部分的に検出された歩行者の疎な相互作用グラフの学習、IEEE RA-L、2022。 [論文] [コード]
• GAMMA: 自動運転のための一般的なエージェント動作予測モデル、RAL。 [紙] [コード]
• 軌道予測のための段階的目標駆動ネットワーク、RAL。 [紙] [コード]
• GA-STT: Group Aware Spatial-Temporal Transformer、RAL を使用した人間の軌跡予測。 [紙]
• 敵対的生成ネットワークを使用した長期 4D 軌道予測、交通研究パート C: 新興テクノロジー。 [紙]
• 自動運転車両向けのコンテキスト認識型歩行者軌跡予測フレームワーク、交通研究パート C: 新興テクノロジー。 [紙]
• 注意モデルを使用した説明可能なマルチモーダル軌道予測、交通研究パート C: 新興テクノロジー。 [紙]
• CSCNet: 混雑した空間での軌道予測のためのコンテキスト セマンティック一貫性ネットワーク、PR。 [紙]
• CSR: 歩行者の軌道予測のためのソーシャルアウェア回帰を備えたカスケード条件付き変分オートエンコーダー、PR。 [紙]
• ステップ注意: 連続歩行者軌道予測、IEEE センサー ジャーナル。 [紙]
• 二重注意メカニズムの下での自我車両運動傾向と組み合わせた車両軌道予測方法、計測と測定に関する IEEE トランザクション。 [紙]
• 歩行者のマルチモーダル軌道予測のための時空間インタラクション認識および軌道分布認識グラフ畳み込みネットワーク、計測および計測に関する IEEE トランザクション。 [紙]
• ディープ エンコーダー - デコーダー - NN: ディープ ラーニング ベースの自律車両軌道予測および修正モデル、Physica A: 統計力学とその応用。 [紙]
• PTPGC: ConvLSTM、ロボティクス、自律システムを使用したグラフ アテンション ネットワークによる歩行者の軌跡予測。 [紙]
• GCHGAT: グループ制約付き階層グラフ アテンション ネットワークを使用した歩行者軌跡予測、応用インテリジェンス。 [紙]
• リカレント VAE ネットワーク、IEEE アクセスを使用した車両軌道予測。 [紙] [コード]
• SEEM: 歩行者軌道オールザエンワン予測用のシーケンス エントロピー エネルギー ベース モデル、TPAMI。 [紙]
• PTP-STGCN: 時空間グラフ畳み込みニューラル ネットワークに基づく歩行者軌道予測、応用知能。 [紙]
• 軌道分布: 軌道予測のための動きの新しい記述、Computational Visual Media。 [紙]
• マルチスケール時空間グラフ、IET 高度道路交通システムに基づく自動運転の軌道予測。 [紙]
• メモリ拡張ネットワーク、知識ベース システムによる継続的な学習ベースの軌道予測。 [紙]
• Atten-GAN: 注意メカニズム、認知計算に基づく GAN による歩行者の軌跡予測。 [紙]
• EvoSTGAT: 歩行者の軌跡予測のための進化する時空間グラフ アテンション ネットワーク、ニューロコンピューティング。 [紙]
• 動き予測におけるコンテキスト認識の向上、CVPR ワークショップ 2022。 [論文] [コード]
• 軌道予測のための目標主導型自己注意型リカレント ネットワーク、CVPR ワークショップ 2022。[論文] [コード]
• 重要性はあなたの注意にあります: 自動運転におけるエージェントの重要度予測、CVPR ワークショップ 2022。 [論文]
• MPA: 動き予測のための MultiPath++ ベースのアーキテクチャ、CVPR ワークショップ 2022。 [論文] [コード]
• TPAD: 軌道異常検出モデルのガイダンスに基づく効果的な軌道予測の特定、arXiv:2201.02941、2022。 [論文]
• Wayformer: シンプルかつ効率的なアテンション ネットワークによるモーション予測、arXiv プレプリント arXiv:2207.05844、2022. [論文]
• PreTR: 時空間非自己回帰軌道予測トランスフォーマー、arXiv プレプリント arXiv:2203.09293、2022。 [論文]
• LatentFormer: マルチエージェント トランスフォーマーベースのインタラクション モデリングと軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2203.01880、2022。 [論文]
• 車線損失で訓練された 2 段階予測ネットワークを使用した多様な複数軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2206.08641、2022。 [論文]
• 軌道予測のための半教師ありセマンティクスに基づく敵対的トレーニング、arXiv プレプリント arXiv:2205.14230、2022。 [論文]
• リスクおよびシーングラフ学習による異種軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2211.00848、2022。 [論文]
• GATraj: グラフおよびアテンションベースのマルチエージェント軌跡予測モデル、arXiv プレプリント arXiv:2209.07857、2022。 [論文] [コード]
• リレーショナル推論によるマルチエージェント軌道予測のための動的グループ認識ネットワーク、arXiv プレプリント arXiv:2206.13114、2022。 [論文]
• 協調的不確実性のメリット マルチエージェント マルチモーダル軌道予測、arXiv プレプリント arXiv:2207.05195、2022. [論文] [コード]
• 制御可能な交通シミュレーションのためのガイド付き条件付き拡散、arXiv プレプリント arXiv:2210.17366、2022。[論文] [ウェブサイト]
• PhysDiff: 物理学誘導ヒューマン モーション拡散モデル、arXiv プレプリント arXiv:2212.02500、2022。 [論文]
• MPA: MultiPath++ Based Architecture for Motion Prediction、CVPR Workshop on Autonomous Driving 2022. [論文] [コード]
• マルチエージェント軌道予測における協調的不確実性、NeurIPS 2021。[論文]
• GRIN: マルチエージェント軌道予測のための生成関係および意図ネットワーク、NeurIPS 2021。 [論文] [コード]
• LibCity: 交通予測のためのオープン ライブラリ、SIGSPATIAL 2021。 [論文] [コード]
• 変圧器ネットワークと拡張情報を使用した都市シナリオにおける車両の軌道の予測、IEEE インテリジェント車両シンポジウム (IV 2021)。 [紙]
• Social-STAGE: 時空間マルチモーダル将来軌道予測、ICRA 2021。[論文]
• AVGCN: 人間の注意に導かれたグラフ畳み込みネットワークを使用した軌道予測、ICRA 2021。 [論文]
• マルチパス軌道予測のための動的コンテキストの探索、ICRA 2021。 [論文] [コード]
• コンテキスト拡張変圧器ネットワークを使用した歩行者軌道予測、ICRA 2021。 [論文] [コード]
• 軌道予測のためのスペクトル時間グラフ ニューラル ネットワーク、ICRA 2021。[論文]
• 衝突回避のための渋滞を意識したマルチエージェント軌道予測、ICRA 2021。 [論文] [コード]
• 歩行者の将来の動きの確率的予測による群衆内の予測的ナビゲーション、ICRA 2021。 [論文]
• AgentFormer: 社会時間的マルチエージェント予測のためのエージェント認識トランスフォーマー、ICCV 2021。 [論文] [コード] [ウェブサイト]
• 軌道予測のための尤度ベースの多様なサンプリング、ICCV 2021。[論文] [コード]
• MG-GAN: 歩行者軌道予測における分布外サンプルを防止するマルチジェネレーター モデル、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• 低遅延軌道予測のための時空間一貫性ネットワーク、ICCV 2021。[論文]
• マルチモーダル軌道予測への 3 つのステップ: モダリティ クラスタリング、分類および合成、ICCV 2021。[論文]
• 目標、ウェイポイント、パスから長期的な人間の軌跡予測まで、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• どこに向かっているのですか？エキスパートの目標例を使用した動的軌道予測、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• DenseTNT: 密な目標セットからのエンドツーエンドの軌道予測、ICCV 2021。 [論文]
• 自動運転のための目に見えない車両を使用した安全性を意識した運動予測、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• LOKI: 軌道予測の長期的および重要な意図、ICCV 2021. [論文] [データセット]
• 反事実分析による人間の軌跡予測、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• 分布識別によるパーソナライズされた軌道予測、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• 異種軌道予測のための無制限の近隣インタラクション、ICCV 2021。 [論文] [コード]
• ソーシャル NCE: 社会を意識した動作表現の対照学習、ICCV 2021。[論文] [コード]
• RAIN: 動き予測のための強化されたハイブリッド アテンション推論ネットワーク、ICCV 2021。 [論文]
• マルチ監視による歩行者軌道予測のための時間ピラミッド ネットワーク、AAAI 2021。[論文]
• SCAN: 共同マルチエージェント意図予測のための空間コンテキスト アテンティブ ネットワーク、AAAI 2021。 [論文]
• 歩行者軌道予測のための解絡されたマルチリレーショナル グラフ畳み込みネットワーク、AAAI 2021。 [論文] [コード]
• MotionRNN: 時空変化モーションを使用したビデオ予測のための柔軟なモデル、CVPR 2021。 [論文]
• スタック型トランスフォーマーを使用したマルチモーダル運動予測、CVPR 2021。[論文] [コード] [ウェブサイト]
• SGCN: 歩行者軌道予測のためのスパース グラフ畳み込みネットワーク、CVPR 2021。 [論文] [コード]
• LaPred: 動的エージェントのマルチモーダル将来軌道のレーン認識予測、CVPR 2021。 [論文]
• レーンを意識した多様な軌道予測のための分割統治、CVPR 2021。 [論文]
• Euro-PVI: 密集した都市中心部における歩行者車両の相互作用、CVPR 2021。[論文] [データセット]
• 潜在的な信念エネルギーベースのモデルによる軌道予測、CVPR 2021。[Paper] [Code]
• 自律運転の共有クロスモーダル軌跡予測、CVPR 2021。[論文]
• 単眼カメラからの歩行者および自動車軌道予測、CVPR 2021。[Paper] [Code]
• 群衆における人間の軌跡予測のための解釈可能なソーシャルアンカー、CVPR 2021。[論文]
• 内向的：条件付き3D注意による人間の軌跡予測、CVPR 2021。[論文]
• MP3：CVPR 2021をマッピング、知覚、予測、計画する統一されたモデル。[Paper]
• Trafficsim：現実的なマルチエージェント行動をシミュレートすることを学ぶ、CVPR 2021。[Paper]
• 歩行者軌道予測用のマルチモーダルトランスネットワーク、IJCAI 2021。[Paper] [Code]
• デコーダー融合RNN：軌道予測のためのコンテキストと相互作用認識デコーダー、IROS 2021。[Paper]
• トランス、IROS 2021に基づく共同意図と軌道予測。[論文]
• 時空間畳み込みネットワークを使用した自動運転車の機動ベースの軌跡予測、IROS 2021。[Paper]
• 複数のコンテキストキュー自律運転のための統合された軌道予測、IROS 2021。[論文]
• MultixNet：マルチクラスマルチステージマルチモーダルモーション予測、IEEEインテリジェントビークルシンポジウム（IV 2021）。 [紙]
• 共同エージェントマップ表現、IEEE Intelligent Vehicles Symposium（IV 2021）を使用した多目的注意に基づく自律運転の軌跡予測。 [紙]
• Social-IWSTCNN：都市交通シナリオにおける歩行者軌道予測のための社会的相互作用加重さた時点畳み込みニューラルネットワーク、IV 2021。[Paper]
• 自律車両テストのための多様な歩行者行動を伴うシナリオの生成、ロボット学習に関する会議（CORL 2021）。 [紙] [コード]
• レーングラフトラバーサルを条件付けられたマルチモーダル軌道予測、CORL 2021。[Paper] [Code]
• モデルベースの計画で車両の軌跡を予測することを学ぶ、CORL 2021。[論文]
• 再発性ニューラルネットワークを使用した脆弱な道路利用者のポーズベースの軌跡予測、パターン認識に関する国際会議（ICPR 2021）。 [紙]
• GraphTCN：人間の軌跡予測のための空間的相互作用モデリング、WACV 2021。[Paper]
• 目標主導の長期軌道予測、WACV 2021。[論文]
• 詳細な事前マップなしの自律運転のためのマルチモーダル軌道予測、WACV 2021。[Paper]
• コンテキスト認識の歩行者軌道予測のための自己成長空間グラフネットワーク、IEEE国際画像処理会議（ICIP 2021）。 [紙] [コード]
• S2TNET：自律運転における軌道予測のための空間的変圧器ネットワーク、機械学習に関するアジア会議2021。[Paper] [Code]
• 混雑したシーンでの軌跡予測のための空間的およびインタラクティブなダイナミクスの構造化された表現、IEEEロボットおよび自動化文字2021 [Paper]、[Code]
• 等量の連続畳み込みを使用した軌道予測、ICLR 2021。[Paper] [Code]
• Tridentnet：動的軌道生成の条件付き生成モデル、インテリジェント自律システムに関する国際会議2021。[Paper]
• ホーム：将来のモーション推定のためのヒートマップ出力、ITSC 2021。[Paper]
• グラフと再発性ニューラルネットワークベースの車両軌道予測、ITSC 2021。[Paper]
• SCSGの注意：歩行者の軌跡予測に注意を払った自己中心の星グラフ、高度なアプリケーションのためのデータベースシステムに関する国際会議（DASFAA 2021）。 [紙]
• 歩行者のビデオ異常検出の軌道予測を活用する、IEEEシンポジウムシリーズに関する計算インテリジェンス（SSCI 2021）。 [紙] [コード]
• 社会的に認識されている軌跡予測モデルは本当に社会的に意識されていますか？、輸送研究：パートC [紙、論文] [コード]
• データ駆動型の車両軌道予測因子に知識を注入する、輸送研究：パートC [紙] [コード]
• 没入型の仮想現実と解釈可能な深い学習を使用した歩行者および自動車の相互作用の解読、輸送研究：パートC [ペーパー]
• 群衆における人間の軌跡予測：深い学習の視点、IEEEトランザクションに関するインテリジェント輸送システム。 [紙] [コード]
• Nettraj：方向表現と時空の注意メカニズム、おっぱいを備えたネットワークベースの車両軌道予測モデル。 [紙]
• マルチエージェントの予測と追跡、おっぱいのための空間的グラフデュアルアテンションネットワーク。 [紙]
• グラフニューラルネットワーク、おっぱいに基づいた不均一な交通参加者のインタラクティブな動作予測のための階層的なフレームワーク。 [紙]
• Trajgail：生成的敵対的な模倣学習を使用した都市車両の軌跡の生成、輸送研究パートC. [紙] [コード]
• 時間論理構文の特徴、IEEEロボット工学、自動化文字を使用した生成的敵対的ネットワークを使用した車両軌道予測。 [紙]
• 空間的注意メカニズムを備えたLSTMを使用した車両軌道予測、IEEEインテリジェントトランスポートシステム誌。 [紙] [コード]
• 接続された自律型車両環境、輸送研究記録における長期的な記憶に基づいた人間駆動車の縦方向の軌道予測。 [紙]
• 歩行者の軌道予測の空間的注意を伴う一時的なピラミッドネットワーク、ネットワーク科学とエンジニアリングに関するIEEEトランザクション。 [紙]
• 軌道予測のためのゲートされた線形ユニット、神経計算に基づく効率的な空間的 - 時代のモデル。 [紙]
• SRAI-LSTM：人間の軌跡予測、神経計算のための社会的関係の注意に基づいた相互作用対応LSTM。 [紙]
• AST-GNN：相互作用を認識している歩行者の軌跡予測のための注意ベースの時空グラフニューラルネットワーク、神経計算。 [紙]
• Multi-PPTP：複数の確率的な歩行者軌道予測、複雑なジャンクションシーン、IEEEインテリジェント輸送システムに関するトランザクション。 [紙]
• 擬似オラクル、tnnlsを使用した新しいグラフベースの軌道予測因子。 [紙]
• 2つのステージGAN、Journal of Data Scienceに基づいたMAPを使用した大規模GPS軌道生成。 [紙] [コード]
• 脆弱な道路利用者の軌跡、IEEEトランザクションのインテリジェント車両のポーズおよびセマンティックマップベースの確率的予測。 [紙]
• Sti-Gan：時空間的相互作用と生成的敵対的ネットワーク、IEEEアクセスを使用したマルチモーダルの歩行者軌道予測。 [紙]
• 歩行者の軌跡予測のためのホリスティックLSTM、チップ。 [紙]
• 畳み込みニューラルネットワークを備えた歩行者軌道予測、PR。 [紙]
• 環境との複数の相互作用を利用するサイクリストのLSTMベースの軌道予測モデル、PR。 [紙]
• LSTMモデルとGANを使用した人間の軌跡予測と生成、Pr。 [紙]
• LSTMモデルとGANを使用した車両の軌道予測と生成、PLOS 1。 [紙]
• Bitrap：マルチモーダルゴール推定による双方向の歩行者軌道予測、RAL。 [紙] [コード]
• 一般的な高速道路シナリオの軌跡予測のための運動学モデル、RAL。 [紙] [コード]
• 車線見出しの補助的損失による自律運転における軌跡予測、RAL。 [紙]
• 時間論的論理構文の特徴を備えた生成的敵対的ネットワークを使用した車両軌道予測、RAL。 [紙]
• TRA2TRA：グローバルな社会的空間的丁寧な神経ネットワーク、RALを使用した軌道から軌道への予測。 [紙]
• 歩行者の軌跡予測のためのソーシャルグラフ畳み込みLSTM、IETインテリジェント輸送システム。 [紙]
• HSTA：軌道予測の階層的な時空の注意モデル、車両技術に関するIEEEトランザクション（TVT）。 [紙]
• 車両軌道予測の環境アテンションネットワーク、TVT。 [紙]
• 彼らはどこに行きますか？混雑したシーンでの人間の行動の予測、マルチメディアコンピューティング、通信、およびアプリケーション（TOMM）に関するACMトランザクション。 [紙]
• マルチメディア（TMM）のIEEEトランザクション、時空間配列融合によるマルチエージェント軌道予測。 [紙]
• EvolveGraph：動的リレーショナル推論を伴うマルチエージェント軌道予測、Neurips 2020。[Paper]
• V2VNET-共同認識と予測のための車両間通信、ECCV 2020。[論文]
• スマート - 同時にマルチエージェント再発軌道予測、ECCV 2020。[Paper]
• Simaug-軌跡予測のためのシミュレーションからの堅牢な表現、ECCV 2020。[Paper]
• モーション予測の学習レーングラフ表現、ECCV 2020。[Paper]
• シーン一貫性のあるモーション予測の暗黙的潜在変数モデル、ECCV 2020。[Paper]
• マルチモーダルコンテキストの理解による多様で許容可能な軌跡予測、ECCV 2020。[Paper]
• 歩行者の移動のセマンティック合成、ACCV 2020。[論文]
• マルチモーダル確率的モーション予測用のカーネル軌跡マップ、CORL 2019。[Paper] [Code]
• Social-Wagdat：WassersteinグラフDouble-Attention Network、2020。
• ソーシャルNCE：社会的に認識されたモーション表現の対照的な学習。 [紙]、[コード]
• 再発性ニューラルネットワークを使用した脆弱な道路利用者のポーズベースの軌跡予測、ICPR国際ワークショップ、課題2020。[Paper]
• EvolveGraph：動的リレーショナル推論を伴うマルチエージェント軌道予測、Neurips 2020。[Paper]
• 歩行者軌道予測のための空間的グラフ変圧器ネットワーク、ECCV 2020。[Paper]
• それは旅ではなく、宛先エンドポイント条件付けられた軌跡予測、ECCV 2020です。[Paper]
• どうすれば自分の未来を見ることができますか？ FVTRAJ：歩行者の軌跡予測の一人称ビューを使用して、ECCV 2020。[Paper]
• マルチエージェントモーション予測のための動的および静的コンテキスト対応LSTM、ECCV 2020。[Paper]
• 群衆の中での人間の軌跡予測：深い学習の視点、2020。[紙]、[コード]
• Simaug：目に見えないカメラの歩行者軌道予測の3Dシミュレーションからの堅牢な表現の学習、ECCV 2020。[Paper]、[Code]
• DAG-NET：軌道予測のための二重丁寧なグラフニューラルネットワーク、ICPR 2020。[Paper] [Code]
• 騒々しい監督、WACV 2020を伴う歩行者の移動予測のための人間のダイナミクスを解き放つ。[Paper]
• Social-Wagdat：WassersteinグラフDouble-Attention Network、2020。
• Social-STGCNN：人間の軌跡予測のための社会的空間的グラフ畳み込みニューラルネットワーク、CVPR 2020。[Paper]、[Code]
• フォーキングパスの庭：マルチフューチャーの軌跡予測に向けて、CVPR 2020。[Paper]、[Code/Dataset]
• 騒々しい監督、WACV 2020を伴う歩行者の移動予測のための人間のダイナミクスを解き放つ。[Paper]
• 脆弱な道路利用者のポーズベースの軌跡予測、SSCI 2019。[論文]
• Trajectron：動的空間的グラフを使用した確率的マルチエージェント軌跡モデリング、ICCV 2019。[Paper] [Code]
• STGAT：人間の軌跡予測のための空間的相互作用のモデリング、ICCV 2019。[Paper] [Code]
• 順序回帰、ICCV 2019に基づく単一の画像のインスタンスレベルの将来のモーション推定。[Paper]
• 混雑したスペースにおけるソーシャルおよびシーンを認識している軌跡予測、ICCVワークショップ2019。[Paper] [Code]
• 歩行者軌道予測の確率的サンプリングシミュレーション、IROS 2019。[Paper]
• PATH相同性クラスターを使用した運動軌跡の長期予測、IROS 2019。[Paper]
• StarNet：Star Topology、IROS 2019でディープニューラルネットワークを使用した歩行者軌道予測。[Paper]
• Pedestrian Motionの生成的な社会的認識モデル、IROS 2019。[Paper]
• Spatio-Temporal Attention Model、CVWW 2019を使用した状況を認識している歩行者軌道予測。[Paper]
• オブジェクト属性とセマンティック環境を使用したパス予測、visigrapp 2019。[Paper]
• 障害物軌跡予測を使用した確率的経路計画、CODS-Comad 2019。[Paper]
• 敵対的な損失を使用した人間の軌跡予測、Heart 2019。[Paper]、[code]
• ソーシャルウェイ：GANSを使用した歩行者軌道のマルチモーダル分布の学習、CVPR 2019。[予言ワークショップ]、[Paper]、[Code]
• 未来への覗き見：ビデオでの将来の人の活動と場所の予測、CVPR 2019。[Paper]、[Code]
• 将来の軌跡予測の関係を推測することを学ぶ、CVPR 2019。[論文]
• トラフィック：加重相互作用を使用した密集した不均一なトラフィックにおける軌道予測、CVPR 2019。[Paper]
• どちらに行きますか？ダイナミックシーンでのパス予測の模倣の意思決定学習、CVPR 2019。[Paper]
• 混合密度ネットワークの制限の克服：マルチモーダル将来の予測のためのサンプリングとフィッティングフレームワーク、CVPR 2019。[Paper] [Code]
• ソフィー：社会的および身体的制約に準拠したパスを予測するための注意深いGAN、CVPR 2019。[Paper] [Code]
• ガウスプロセス動的モデルと歩行者活動認識を通じて、歩行者の道、ポーズ、および意図の予測、2019年。[Paper]
• 2019年、自動運転路面交差点のマルチモーダルインタラクションアウェアモーション予測。[Paper]
• よりシンプルなほど良い：歩行者モーション予測の一定速度、2019年。[Paper]
• 非常に混雑したシナリオでの歩行者軌道予測、2019年。[Paper]
• SRLSTM：歩行者の軌跡予測に向けたLSTMの州の洗練、2019年。[Paper]
• 歩行者の軌跡予測の位置 - 速度の注意、WACV 2019。[Paper]
• 非常に混雑したシナリオ、センサー、2019年の歩行者軌道予測。[論文]
• Graph-LSTMSのスペクトルクラスタリングを使用した道路エージェントの軌跡と動作を予測、2019年。[Paper] [Code]
• 車両 - ペデストリアン混合シーンの運動学的軌跡の共同予測、ICCV 2019。[Paper]
• 確率論的軌跡予測のコンテキストでの多様性の損失の分析、ICCV 2019。[Paper]
• 将来の軌跡予測の関係を探しています、ICCV 2019。[Paper]
• 自動運転車の共同学習可能な行動と軌跡計画、IROS 2019。
• 共有は思いやりがあります：社会的に準拠した自律的な交差交渉、IROS 2019。[論文]
• 推論：将来の予測のための中間表現、IROS 2019。[Paper] [Code]
• マルチエージェントジョイント軌道予測と交通ルールを使用した深い予測自律運転、IROS 2019。[Paper]
• 神経外科：自動運転車の地方軌道学習に対する神経進化的アプローチ、IROS 2019。[Paper]
• マルチクラスLSTMネットワークを備えたアーバンストリートの軌跡予測、IROS 2019。[n/a]
• カーネル再発混合密度ネットワークを備えた都市環境における方向性の不確実性の時空間的学習、IROS 2019。[Paper]
• 確率的軌跡予測のための条件付き生成ニューラルシステム、IROS 2019。[論文]
• 敵対学習、ICRA 2019を介した相互作用認識マルチエージェント追跡と確率的行動予測。[Paper]
• 一般的な追跡と確率的予測フレームワーク、および自律運転におけるその応用、IEEE Trans。知性。輸送。システム、2019。[紙]
• ベイジアン生成モデリングを介した車両相互作用の調整と軌跡予測、IV 2019。[Paper]
• 確率論的インタラクティブな運転行動予測のための運動学的制約を備えたWASSERSTEIN生成学習、IV 2019。[Paper]
• グリップ：グラフベースのインタラクション対応軌跡予測、ITSC 2019。[Paper]
• Agen：自動運転のための適応可能な生成予測ネットワーク、IV 2019。[Paper]
• トラフィック：加重相互作用を使用した密度および不均一なトラフィックの軌跡予測、CVPR 2019。[Paper]、[code]
• 再発性ニューラルネットワークを備えた占有グリッドマップのマルチステップ予測、CVPR 2019。[Paper]
• Argoverse：リッチマップを使用した3D追跡と予測、CVPR 2019 [Paper]
• 将来の車両のローカリゼーションのための堅牢なアレアトリックモデリング、CVPR 2019。[Paper]
• 自動運転車の歩行者占有予測、IRC 2019。[論文]
• スイッチングダイナミクスを備えたターゲットのコンテキストベースのパス予測、2019
• 柔軟な推論、計画、および制御のための深い模倣モデル、2019年。[論文]
• 推論：将来の予測のための中間表現、2019。[Paper] [Code]
• コンテキスト軌跡予測のためのマルチエージェントテンソル融合、2019年。[Paper]
• 都市交差点におけるコンテキスト認識の歩行者モーション予測、2018年。[Paper]
• 一般的な確率的インタラクティブな状況認識と予測：VirtualからReal、ITSC 2018。[Paper]
• 修正された混合物粒子フィルターに基づいて閉塞を処理できるジェネリック車両追跡フレームワーク、IV 2018。[Paper]
• マニューバーベースのLSTMSを使用した周囲の車両のマルチモーダル軌跡予測、2018年。[Paper]
• LSTM Encoder-Decoder Architectureを介した車両軌道のシーケンスからシーケンス予測、2018年。[Paper]
• R2P2：多様で正確な生成パス予測のためのReparameterized PushForwardポリシー、ECCV 2018。[Paper]
• 大規模なモーションプライアーを使用した車両の軌跡の予測、IV 2018。[論文]
• インタラクティブな複数モデルを使用した物理学と操作ベースのアプローチを統合することによる車両軌道予測、2018年。[Paper]
• 深い畳み込みネットワークを使用した自動運転のための交通俳優のモーション予測、2018年。[Paper]
• Generative Multi-Agent Behavioral Cloning、2018。[Paper]
• トラフィック予測のための補助情報を使用したディープシーケンス学習、KDD 2018。[Paper]、[Code]
• オブジェクト散乱環境におけるインタラクションに対応する歩行者モーション予測のためのデータ駆動型モデル、ICRA 2018。[Paper]
• 移動、出席、予測：人々の動きの予測のための注意ベースのニューラルモデル、パターン認識レター2018。[Paper]
• GD-GAN：群衆における軌道予測とグループ検出のための生成敵意ネットワーク、ACCV 2018、[Paper]、[Demo]
• SS-LSTM：歩行者軌道予測の階層LSTMモデル、WACV 2018。[Paper]
• 社会的注意：人間の群衆における注意のモデリング、ICRA 2018。[Paper] [Code]
• ディープニューラルネットワークを使用して計画することによる歩行者予測、ICRA 2018。[Paper]
• 計画ベースの社会的力アプローチを使用した人間の動きの共同長期予測、ICRA 2018。[Paper]
• ソーシャルグループの制約に基づく人間の動きの予測、IROS 2018。[Paper]
• 一人称ビデオにおける将来の人のローカライズ、CVPR 2018。[論文]
• ソーシャルガン：生成的敵対的ネットワークを備えた社会的に受け入れられる軌跡、CVPR 2018。[Paper] [Code]
• グループLSTM：混雑したシナリオのグループ軌道予測、ECCV 2018。[Paper]
• MX-LSTM：軌跡とヘッドポーズを共同で予測するトラックレットと視聴者を混合する、CVPR 2018。[Paper]
• 積み上げられた再発性ニューラルネットワークを使用した運動軌跡を介した歩行者の意図予測、2018年。[Paper]
• 交差点での転送可能な歩行者モーション予測モデル、2018年。[Paper]
• 確率的マップベースの歩行者モーション予測トラフィック参加者を考慮に入れる、2018年。[Paper]
• 歩行者モーション予測のための計算効率的なモデル、ECC 2018。[Paper]
• Context-Aware軌道予測、ICPR 2018。[Paper]
• 正式な交通規則を考慮した都市環境における歩行者のセットベースの予測、ITSC 2018。[Paper]
• 事前知識の構築：都市環境データを使用したマルコフベースの歩行者予測モデル、ICARCV 2018。[Paper]
• 複雑な群衆のシーンのための深さ情報ガイド付き群衆、2018年。[Paper]
• 予測による追跡：Mutli-Personのローカリゼーションと追跡のための深い生成モデル、WACV 2018 [Paper]
• 「見ることは信じられない」：視覚的な注目の輝きを使用した歩行者の軌跡予測、WACV 2018。[Paper]
• 不確実性の下での交通シーンにおける人々の長期的なオンボード予測、CVPR 2018。[Paper]、[Code+Data]
• 歩行者軌道予測のためのディープニューラルネットワークとの群衆の相互作用をエンコードする、CVPR 2018。[Paper]、[Code]
• ChangePointベースの動作予測を介した自律運転のためのマルチピリック意思決定、2017年。[Paper]
• 自動運転車の確率的長期予測、IV 2017。[論文]
• Recurrent Neural Network、ITSC 2017を介した占有グリッドマップ上の確率的車両軌道予測。[Paper]
• 欲望：相互作用エージェントを備えた動的なシーンでの遠い未来の予測、CVPR 2017。[Paper] [Code]
• Generative Anversarial Networksでドライバーの行動を模倣する、2017年。[Paper] [Code]
• インフォガイル：視覚デモンストレーションから学習する解釈可能な模倣、2017年。[Paper] [Code]
• 短期予測による長期計画、2017年。[論文]
• 都市分布を使用した都市シナリオの長期経路予測、2017年。[Paper]
• 1つの画像からのディープラーニング駆動型の視覚パス予測、2016年。[Paper]
• 先に歩く：ヘッドソーシャルフォースモデル、2017年。[紙]
• リアルタイム認定確率的歩行者予測、2017年。[論文]
• 人間のモーション予測への複数予測アプローチ、ICRA 2017。[Paper]
• 架空の遊びで歩行者のインタラクティブなダイナミクスを予測、CVPR 2017。[Paper]
• クラウドシーンのもっともらしいパスを予測する、IJCAI 2017。[Paper]
• バイ予測：双方向LSTM分類に基づく歩行者軌道予測、DICTA 2017。[Paper]
• 攻撃的、緊張している、または恥ずかしがり屋？クラウドビデオからの性格特性の識別、IJCAI 2017。[Paper]
• 都市環境における歩行者の行動を予測するための自然ビジョンベースの方法、ITSC 2017。[Paper]
• 空間的に認識している深い注意モデルを使用した人間の軌跡予測、2017年。[Paper]
• ソフト +ハードワイヤードの注意：人間の軌跡予測と異常なイベント検出のためのLSTMフレームワーク、2017年。[Paper]
• 架空の遊びで歩行者のインタラクティブなダイナミクスを予測、CVPR 2017。[Paper]
• ソーシャルLSTM：混雑したスペースにおける人間の軌跡予測、CVPR 2016。[Paper] [Code]
• 車両安全システムの歩行者モーションモデルの比較と評価、ITSC 2016。[Paper]
• 年齢とグループ主導の歩行者行動：観察からシミュレーションまで、2016年。[Paper]
• Structural-RNN：Spatio-Temporalグラフの深い学習、CVPR 2016。[Paper] [Code]
• Intent-Aware Pedestrian Motionの長期予測、ICRA 2016。[Paper]
• 都市環境における自律運転のための歩行者交差意図のコンテキストベースの検出、IROS 2016 [Paper]
• 人間の動き予測のための新しい計画ベースのアルゴリズム、ICRA 2016。[Paper]
• 社会的エチケットの学習：混雑したシーンでの人間の軌跡の理解、ECCV 2016。[Paper] [Code]
• GLMP-Realtime Pathir Path Path Path Whing GlobalおよびLocal Movement Patterns、ICRA 2016。[Paper]
• シーン固有のモーション予測のための知識転送、ECCV 2016。[Paper]
• STF-RNN：時空の特徴ベースの再発性ニューラルネットワーク次の場所、SSCI 2016。[コード]。
• 目標指向の歩行者予測、ICCV 2015。[論文]
• 歩行者の安全性を改善するための軌跡分析と予測：統合されたフレームワークと評価、2015年。[Paper]
• 公共空間での人間の相互作用の予測と認識、2015年。[論文]
• Dynamic Pedestrian-Agentsで集団群衆の行動を学ぶ、2015年。[Paper]
• 将来の軌跡を予測するための人間の動きの空間的ダイナミクスのモデリング、AAAI 2015。[Paper]
• 人の動きを予測するための監視なしのロボット、ICRA 2015。[Paper]
• 歩行者の意図認識とパス予測を組み合わせたための制御されたインタラクティブな複数のモデルフィルター、ITSC 2015。[Paper]
• 不確実で変化する意図を持つ歩行者のリアルタイム予測モデリングと堅牢な回避、2014年。[論文]
• 混雑した環境における人間の動きの予測のための完全なフレームワークの行動推定、ICRA 2014。[Paper]
• 人工ニューラルネットワークを備えた公共交通における歩行者の軌跡予測、ICPR 2014。[論文]
• 歩行者は交差しますか？歩行者経路予測に関する研究、2014年。[Paper]
• BRVO：速度空間推論を使用して歩行者の軌跡を予測する、2014年。[Paper]
• コンテキストベースの歩行者経路予測、ECCV 2014。[Paper]
• ボディーランゲージ特性を使用した歩行者経路予測、2014年。[Paper]
• ノンパラメトリック回帰を使用した交差点支援のためのオンライン操作認識とマルチモーダル軌跡予測、2014年。[Paper]
• 改善された人間の動き予測のための学習意図、2013年。[Paper]
• 学習行動に基づいて交通参加者間の相互作用を理解する、2016年。[Paper]
• 混雑した移動オブジェクトを備えた複雑なシーンでの視覚パス予測、CVPR 2016。[Paper]
• 2016年、再生対象のインタラクティブシーンの予測と計画へのゲーム理論的アプローチ。[Paper]
• 群衆の中での自律運転のための意図認識オンラインPOMDP計画、ICRA 2015。[論文]
• ノンパラメトリック回帰を使用した交差点支援のためのオンライン操作認識とマルチモーダル軌跡予測、2014年。[Paper]
• 未来へのパッチ：監視されていない視覚予測、CVPR 2014。[Paper]
• ベイジアンノンパラメトリックリーチビリティツリーを使用したモバイルエージェントの軌跡予測、2011年。[Paper]

モバイルロボット

• 歩行者の将来の動きの確率的予測による群衆の予測ナビゲーション、ICRA 2021。[Paper]
• ソーシャルNCE：社会的に認識されたモーション表現の対照的な学習。 [紙]、[コード]
• マルチモーダル確率モデルベースの人間ロボット相互作用、ICRA 2018。[Paper] [Code]
• ディープ補強学習を伴う分散化されていないマルチエージェント衝突回避、ICRA 2017 [Paper]
• モーション予測のための拡張辞書学習、ICRA 2016。[Paper]
• 動的環境の将来のエージェントの動きの予測、ICMLA 2016。[Paper]
• 未知の目標目的地を備えた軌道予測に対するベイズの意図推論、IROS 2015。[Paper]
• 協力的にナビゲートするエージェントの軌跡を予測することを学ぶ、ICRA 2014。[論文]

スポーツ選手

• EvolveGraph：動的リレーショナル推論を伴うマルチエージェント軌道予測、Neurips 2020。[Paper]
• 軌跡予測と帰属のための模倣的でない非自動化モデリング、CVPR 2020。[Paper]
• DAG-NET：軌道予測のための二重丁寧なグラフニューラルネットワーク、ICPR 2020。[Paper] [Code]
• マルチエージェントスポーツゲームの多様な世代、CVPR 2019。[Paper]
• 部分観測からの多象徴的相互作用の確率的予測、ICLR 2019。[Paper]
• プログラムの弱い監督を使用したマルチエージェント軌跡の生成、ICLR 2019。[Paper]
• Generative Multi-Agent Behavioral Cloning、ICML 2018。[Paper]
• 彼らはどこに行きますか？条件付き変分自動エンコーダーを使用した細粒の敵対的なマルチエージェントモーションの予測、ECCV 2018。[Paper]
• 調整されたマルチエージェント模倣学習、ICML 2017。[Paper]
• 深い階層ネットワークを使用した長期軌跡の生成、2017年。[Paper]
• ダイナミックスポーツプレイ予測のための細粒の空間モデルを学ぶ、ICDM 2014。[Paper]
• マルチモーダルマルチヒューマン行動の生成モデリング、2018年。[Paper]
• 次に何が起こりますか？スポーツビデオでのプレイヤーの動き、ICCV 2017、[Paper]

ベンチマークと評価メトリック

• ドローンデータセットの軌跡予測研究のための前処理および評価ツールボックス、ArxivプレリントArxiv：2405.00604、2024。[Paper] [Code]
• 社会的不調：再考軌跡予測の評価と暗黙の最尤推定の有効性、ECCV 2022。[Paper] [Code]
• Opentraj：人間の軌跡データセットの予測の複雑さの評価、ACCV 2020。[Paper] [Code]
• 知覚と予測をシミュレートすることにより、自動運転車の安全性をテストする、ECCV 2020。[Paper]
• PIE：歩行者の意図の推定と軌道予測のための大規模なデータセットとモデル、ICCV 2019。[Paper]
• 非常にインタラクティブな運転シナリオにおける確率的反応予測の致命的なベンチマークに向けて、ITSC 2018。[Paper]
• 私の予測はどれくらい良いですか？軌道予測評価の類似性尺度を見つける、ITSC 2017。[Paper]
• Trajnet：人間の軌跡予測のベンチマークに向けて。 [Webサイト]

その他

• サイクリストのポーズベースの開始意図検出、ITSC 2019。[Paper]
• 双方向の再発性ニューラルネットワークを使用したサイクリスト軌道予測、AI 2018。[Paper]
• 軌道予測のための道路インフラストラクチャインジケーター、2018年。[Paper]
• 道路トポロジを使用してサイクリストパス予測を改善する、2017年。[Paper]
• 物理モデルと人工ニューラルネットワークを使用したサイクリストの軌跡予測、2016年。[Paper]