分布区分驱动的个性化轨迹预测

"通过分布区分个性化轨迹预测" 在轨迹预测领域，如何精确地预测个体的未来动态，同时兼顾预测结果的多样性和准确性，是一项极具挑战性的任务。本文针对这一问题，提出了一个名为“分布区分”（DisDis）的方法，旨在捕捉不同个体的个性化运动模式。论文的作者团队来自清华大学自动化系、国家智能技术与系统重点实验室以及北京信息科学与技术国家研究中心。 DisDis方法的核心是学习潜在分布来表征不同个体的独特运动模式。鉴于每个人的行为习惯各异，例如在相同的环境下，人们的行动方式可能因个人习惯而产生差异，DisDis通过对比和区分潜在分布进行优化，从而增强分布的区分能力。这种方法可以作为一个可插入的模块，与现有的多模态随机预测模型相结合，提升模型对个性化运动模式的学习效果。 为评估这些潜在分布的质量，研究人员提出了一种新的评估指标——概率累积最小距离（PCMD）曲线。PCMD曲线通过对排序后的概率进行累积计算最小距离，从而量化预测的多样性与准确性。通过在ETH和UCY数据集上的实验，DisDis方法展示了其在预测行人轨迹方面的优越性能，验证了其在复杂动态环境中的有效性。 人类轨迹预测在人机交互系统中扮演着至关重要的角色，如自动驾驶汽车、社交机器人和智能监控系统。这些系统的安全性很大程度上依赖于对人类行为的准确预测，尤其是在存在不确定性的环境中。DisDis方法的出现，为解决这一问题提供了一个创新的解决方案，有助于提升预测的准确性和多样性，进而推动相关技术的发展。论文的完整代码和视频演示可以在作者提供的GitHub链接中获取。