社會(huì)-時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在行人軌跡預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

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摘要：  為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛汽車受周圍環(huán)境和物體干擾的行人運(yùn)動(dòng)軌跡，更好地捕捉復(fù)雜的交互行為，提出一種社會(huì)-時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（social spatio-temporal graph convolutional neural network，S-STGCNN），將行人間的交互關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，突破了傳統(tǒng)聚合方法和應(yīng)用注意力機(jī)制的局限性。（剩余11136字）