Inimeste trajektooride ennustamine koos määramatuse hindamisega
Nimi
Karl Riis
Kokkuvõte
Inimeste liikumistrajektooride ennustamine on ülesanne, millele on hiljuti hakatud üha rohkem tähelepanu pöörama. See on eriti aktuaalne teema robootikas, kuna iseliikuvad robotid peavad olema teadlikud enda ümbruses liikuvate inimeste liikumisteekondandest, et tagada ohutu manööverdamine. Paljud hiljutised trajektooride ennustamise lahendused on üles ehitatud tehisnärvivõrkudele, mistõttu vajavad nad treenimist suurel andmemahtudel. Antud töös esitame uue generatiivse trajektooride ennustamise meetodi, mis ei vaja andmetel treenimist ning on algoritmiliselt intuitiivne. Meie esitatud meetod loob multimodaalsed ennustused, et kajastada määramatust inimeste liikumises. Meetod hõlmab endas lihtsasti konfigureeritavaid parameetreid, mille läbi saab optimeerida selle tegevust erisuguste keskkondade jaoks. Viime läbi katsed ülesandel, kus tuleb inimeste liikumistrajektoore ennustada keskkonnas, mille kohta ajaloolised andmed puuduvad. Tulemused näitavad, et ennustamisel tundmatus keskkonnas on meie meetodi sooritus peaaegu sama hea ja kohati parem kui närvivõrkudel põhinevatel tippmudelitel.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Meelis Kull, Novin Shahroudi
Kaitsmise aasta
2022