Dynamische Trajektorienvorhersage mit historischer Vorhersageaufmerksamkeit
HPNet, eine neuartige dynamische Trajektorienvorhersagemethode, nutzt nicht nur historische Frames, sondern auch historische Vorhersagen, um die dynamische Beziehung zwischen aufeinanderfolgenden Vorhersagen zu modellieren, was zu stabileren und genaueren Trajektorienvorhersagen führt.
Flexibles Netzwerk zur Verbesserung der Genauigkeit bei Trajektorienvorhersagen bei unterschiedlichen Beobachtungslängen
Ein flexibles Netzwerk (FLN), das Trajektorien mit unterschiedlichen Beobachtungslängen effektiv verarbeitet und die Genauigkeit der Vorhersage bei verschiedenen Beobachtungslängen verbessert.
Allgemeiner Trajektorienvorhersage-Rahmen mit Diffusionsmodell
Ein diffusionsbasiertes universelles Trajektorienvorhersagemodell, das eine Vielzahl von Aufgaben für die Trajektorienvorhersage in einem einheitlichen Rahmen löst.
Sprachbasierte multimodale Trajektorienvorhersage: Kann Sprache numerische Regression übertreffen?
Durch die Umwandlung von Trajektorienkoordinaten und Szenenbildern in Textaufforderungen und den Einsatz von Sprachmodellen zur Vorhersage zukünftiger Trajektorien kann eine leistungsfähige Trajektorienvorhersage erreicht werden, die die Leistung traditioneller numerischer Regressionsmodelle übertrifft.
Zertifizierte Vorhersage von Menschentrajectories
Wir stellen einen zertifizierten Trajektorienvorhersageansatz vor, der garantierte Robustheit gegen Eingaberauschen wie Angriffe und Beobachtungsfehler bietet.
Effiziente Vorhersage von Langzeit-Trajektorien durch Wissenstransfer von Kurzzeit-Modellen
Durch den Einsatz eines Kurzzeit-Trajektorienvorhersagemodells als Lehrer, das eine genauere Vorhersage für kürzere Zeiträume liefert, kann die Unsicherheit bei der Langzeit-Trajektorienvorhersage deutlich reduziert werden.
