Pedestrian Trajectory Prediction using Context-Augmented Transformer Networks

行人 弹道 变压器 计算机科学 背景(考古学) 人工智能 运输工程 地理 工程类 电气工程 物理 电压 天文 考古
作者
Khaled Saleh
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:6
标识
DOI:10.48550/arxiv.2012.01757
摘要

Forecasting the trajectory of pedestrians in shared urban traffic environments is still considered one of the challenging problems facing the development of autonomous vehicles (AVs). In the literature, this problem is often tackled using recurrent neural networks (RNNs). Despite the powerful capabilities of RNNs in capturing the temporal dependency in the pedestrians' motion trajectories, they were argued to be challenged when dealing with longer sequential data. Thus, in this work, we are introducing a framework based on the transformer networks that were shown recently to be more efficient and outperformed RNNs in many sequential-based tasks. We relied on a fusion of the past positional information, agent interactions information and scene physical semantics information as an input to our framework in order to provide a robust trajectory prediction of pedestrians. We have evaluated our framework on two real-life datasets of pedestrians in shared urban traffic environments and it has outperformed the compared baseline approaches in both short-term and long-term prediction horizons.
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