基于风险感知交互与异方差不确定性建模的行人轨迹预测方法
Pedestrian trajectory prediction method based on risk-aware interaction and heteroscedastic uncertainty modeling
西安科技大学 人工智能与计算机学院, 西安 710600
摘要
针对复杂城市交通环境中行人轨迹预测存在关键交互主体识别不足、输入噪声敏感和预测可靠性表达不充分等问题，提出了基于风险感知交互与异方差不确定性建模的行人轨迹预测方法。基于Argoverse 2数据集构建行人专用预测样本，采用历史轨迹和向量化地图联合表征场景信息，建立由社交编码器和地图编码器组成的双分支网络；依据最近接近时间、最近接近距离和方位变化率设计风险感知机制，自适应筛选潜在冲突主体，在预测端引入异方差不确定性建模，并采用负对数似然损失联合优化轨迹位置和预测分布。实验结果表明，该方法在validation split上的平均位移误差和最终位移误差分别为0.453m和0.914 m，在test split上分别为0.463 m和0.943 m，均优于对比方法，该方法可增强复杂交互场景下行人轨迹预测的准确性和稳定性。
基金项目
国家自然科学基金项目(62401460)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0061
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-30] 优先出版
引用本文
田红鹏, 赵一帆. 基于风险感知交互与异方差不确定性建模的行人轨迹预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0061. (Tian Hongpeng, Zhao Yifan. Pedestrian trajectory prediction method based on risk-aware interaction and heteroscedastic uncertainty modeling [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0061. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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