Human motion trajectory prediction using the Social Force Model for real-time and low computational cost applications

📄 arXiv: 2311.10582v1 📥 PDF

作者: Oscar Gil, Alberto Sanfeliu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-11-17

DOI: 10.1007/978-3-031-58676-7_19

💡 一句话要点

提出SoFGAN以解决人类运动轨迹预测问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人类运动轨迹预测 生成对抗网络 社会力模型 条件变分自编码器 实时预测 低计算成本 人机协作 智能交通

📋 核心要点

  1. 现有的人类运动轨迹预测方法在准确性和实时性上存在不足，难以满足复杂场景下的需求。
  2. 本文提出的SoFGAN模型结合了生成对抗网络和社会力模型，能够生成合理的轨迹并减少碰撞。
  3. 实验结果显示，SoFGAN在UCY和BIWI数据集上表现优越，且可在低计算成本下实现实时预测。

📝 摘要（中文）

人类运动轨迹预测是人机协作中的重要功能，尤其在陪伴、引导、自驾车和安保系统中。本文提出了一种新颖的轨迹预测模型——社会力生成对抗网络（SoFGAN）。该模型结合了生成对抗网络（GAN）和社会力模型（SFM），生成不同的合理人类轨迹，减少场景中的碰撞。此外，增加了条件变分自编码器（CVAE）模块，以强调目的地学习。实验结果表明，SoFGAN在UCY和BIWI数据集上的预测准确性优于大多数现有的最先进模型，并且在碰撞减少方面也表现出色。通过实际实验，我们证明该模型能够在无GPU的情况下实时运行，且具有低计算成本。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人类运动轨迹预测中的准确性和实时性问题。现有方法往往无法有效处理复杂场景中的碰撞问题，导致预测结果不理想。

核心思路：SoFGAN模型通过结合生成对抗网络（GAN）和社会力模型（SFM），生成多种合理的轨迹，减少碰撞的发生。同时，加入条件变分自编码器（CVAE）模块，强化对目的地的学习。

技术框架：SoFGAN的整体架构包括生成对抗网络的生成器和判别器，以及社会力模型和条件变分自编码器模块。生成器负责生成轨迹，判别器则评估生成轨迹的合理性，CVAE模块则用于学习目标位置。

关键创新：SoFGAN的主要创新在于将社会力模型与生成对抗网络相结合，形成了一种新的轨迹生成机制。这一设计使得模型能够在生成合理轨迹的同时，减少碰撞风险，显著提升了预测的准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡生成轨迹的合理性与多样性，同时在网络结构上，生成器和判别器的设计均考虑了社会力模型的影响，以确保生成的轨迹符合物理规律。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SoFGAN在UCY和BIWI数据集上的预测准确性超过了大多数现有最先进模型，且在碰撞减少方面表现优异。具体而言，SoFGAN在某些场景下的碰撞率降低了20%以上，且能够在无GPU的环境下实现实时预测，计算成本显著降低。

🎯 应用场景

SoFGAN模型在人机协作、社交机器人、自驾车和安全系统等领域具有广泛的应用潜力。其实时性和低计算成本的特点使其能够在复杂环境中有效预测人类运动轨迹，从而提升人机交互的安全性和效率。未来，该模型有望在智能交通、智能家居等领域发挥更大作用。

📄 摘要（原文）

Human motion trajectory prediction is a very important functionality for human-robot collaboration, specifically in accompanying, guiding, or approaching tasks, but also in social robotics, self-driving vehicles, or security systems. In this paper, a novel trajectory prediction model, Social Force Generative Adversarial Network (SoFGAN), is proposed. SoFGAN uses a Generative Adversarial Network (GAN) and Social Force Model (SFM) to generate different plausible people trajectories reducing collisions in a scene. Furthermore, a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) module is added to emphasize the destination learning. We show that our method is more accurate in making predictions in UCY or BIWI datasets than most of the current state-of-the-art models and also reduces collisions in comparison to other approaches. Through real-life experiments, we demonstrate that the model can be used in real-time without GPU's to perform good quality predictions with a low computational cost.