Model Predictive Control for Crowd Navigation via Learning-Based Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2508.07079v1 📥 PDF

作者: Mohamed Parvez Aslam, Bojan Derajic, Mohamed-Khalil Bouzidi, Sebastian Bernhard, Jan Oliver Ringert

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-08-09

💡 一句话要点

提出基于深度学习的轨迹预测以解决人群导航问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 深度学习 轨迹预测 行人导航 自主机器人 社会隐式模型 动态环境

📋 核心要点

  1. 在行人密集环境中，自主机器人面临安全导航的挑战，现有方法难以有效应对复杂的人群行为。
  2. 本研究提出了一种将深度学习的社会隐式行人轨迹预测器与模型预测控制框架相结合的方法，以提高轨迹预测的准确性和安全性。
  3. 实验结果显示，SI-MPC系统在低密度场景中将轨迹预测误差降低了76%，并在拥挤场景中提升了安全性和运动平滑性。

📝 摘要（中文）

在行人密集环境中，安全导航仍然是自主机器人面临的关键挑战。本研究评估了将深度学习驱动的社会隐式（SI）行人轨迹预测器与模型预测控制（MPC）框架结合的效果，并在物理的Continental Corriere机器人上进行了测试。通过在不同的行人密度下进行实验，SI-MPC系统与传统的恒定速度（CV）模型进行了比较。结果表明，SI在低密度环境中减少了多达76%的轨迹预测误差，并在拥挤场景中提升了安全性和运动平滑性。此外，实际部署显示开放环路指标与闭环性能之间存在差异，SI模型提供了更广泛、更谨慎的预测。这些发现强调了系统级评估的重要性，并突显了SI-MPC框架在动态人群环境中实现更安全、更自适应导航的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决自主机器人在行人密集环境中的安全导航问题。现有方法如恒定速度模型在复杂人群行为下表现不佳，难以准确预测行人轨迹。

核心思路：论文提出将深度学习的社会隐式（SI）行人轨迹预测器与模型预测控制（MPC）相结合，以提高轨迹预测的准确性和安全性。这种设计能够更好地捕捉行人之间的相互影响和动态变化。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是SI模型进行行人轨迹的预测，其次是MPC模块根据预测结果进行安全导航决策。该框架支持在不同的行人密度下进行实时导航。

关键创新：最重要的技术创新在于将深度学习的社会隐式模型与传统的控制方法相结合，显著提升了轨迹预测的准确性，并在拥挤场景中增强了安全性。与现有方法相比，SI-MPC框架能够提供更谨慎的预测，适应动态环境。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化轨迹预测的准确性，并使用了深度神经网络结构来捕捉复杂的行人行为特征。关键参数设置经过多次实验调整，以确保在不同密度下的最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，SI-MPC系统在低密度环境中将轨迹预测误差降低了76%，并在拥挤场景中显著提升了安全性和运动平滑性。此外，SI模型在实际部署中表现出更广泛和谨慎的预测能力，强调了系统级评估的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、服务机器人以及人机交互等场景。通过提高自主机器人在复杂人群中的导航能力，能够有效提升公共安全和用户体验，未来可能在城市管理和紧急救援等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Safe navigation in pedestrian-rich environments remains a key challenge for autonomous robots. This work evaluates the integration of a deep learning-based Social-Implicit (SI) pedestrian trajectory predictor within a Model Predictive Control (MPC) framework on the physical Continental Corriere robot. Tested across varied pedestrian densities, the SI-MPC system is compared to a traditional Constant Velocity (CV) model in both open-loop prediction and closed-loop navigation. Results show that SI improves trajectory prediction - reducing errors by up to 76% in low-density settings - and enhances safety and motion smoothness in crowded scenes. Moreover, real-world deployment reveals discrepancies between open-loop metrics and closed-loop performance, as the SI model yields broader, more cautious predictions. These findings emphasize the importance of system-level evaluation and highlight the SI-MPC framework's promise for safer, more adaptive navigation in dynamic, human-populated environments.