Long-Term Human Motion Prediction Using Spatio-Temporal Maps of Dynamics

📄 arXiv: 2510.03031v1 📥 PDF

作者: Yufei Zhu, Andrey Rudenko, Tomasz P. Kucner, Achim J. Lilienthal, Martin Magnusson

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-03

备注: IEEE Robotics and Automation Letters

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于动态时空地图的长时程人体运动预测方法，提升机器人应用中的安全性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 长时程人体运动预测 动态地图 人机交互 机器人导航 时空建模

📋 核心要点

  1. 现有长时程人体运动预测方法难以有效利用环境中的运动模式信息，导致预测精度不足。
  2. 提出一种基于动态地图（MoDs）的预测框架，将环境中的运动模式编码为特征，指导运动轨迹预测。
  3. 实验结果表明，该方法在真实数据集上显著优于现有方法，平均位移误差降低高达50%。

📝 摘要（中文）

本文针对自主机器人和车辆在与人类共享环境中安全高效运行的需求，研究了长时程人体运动预测（LHMP）问题。精确的预测对于运动规划、跟踪、人机交互和安全监控等应用至关重要。本文利用动态地图（MoDs）将空间或时空运动模式编码为环境特征，实现了长达60秒的LHMP。我们提出了一个MoD引导的LHMP框架，该框架支持各种类型的MoD，并包含一个排序方法来输出最可能的预测轨迹，从而提高了在机器人技术中的实用性。此外，引入了时间条件MoD来捕获不同时间段内变化的运动模式。在两个真实世界数据集上的实验表明，MoD引导的方法优于基于学习的方法，平均位移误差最多可提高50％，并且时间条件变体总体上实现了最高的准确性。项目代码可在https://github.com/test-bai-cpu/LHMP-with-MoDs.git 获取。

🔬 方法详解

问题定义：长时程人体运动预测（LHMP）旨在预测未来较长时间内的人体运动轨迹。现有方法，特别是基于学习的方法，往往难以有效利用环境中的运动模式信息，导致预测精度在长时间跨度上迅速下降。此外，不同时间段内人类的运动模式可能存在差异，现有方法难以有效建模这种时间依赖性。

核心思路：本文的核心思路是利用动态地图（Maps of Dynamics, MoDs）来编码环境中的运动模式，并将其作为先验知识融入到人体运动预测中。MoDs能够捕获空间或时空上的运动规律，从而为预测提供更强的约束和指导。通过结合MoDs，模型可以更好地理解环境，并预测出更符合实际情况的运动轨迹。

技术框架：MoD-LHMP框架包含以下主要模块：1) MoD构建：根据历史数据构建不同类型的MoDs，例如空间MoD和时空MoD。2) 轨迹预测：利用MoDs作为输入，预测未来的人体运动轨迹。3) 轨迹排序：对预测的多个轨迹进行排序，选择最可能的轨迹作为最终输出。框架支持多种类型的MoDs，并且可以灵活地集成到现有的预测模型中。时间条件MoD通过将时间信息作为输入，可以捕获不同时间段内的运动模式。

关键创新：本文的关键创新在于：1) MoD引导的预测框架：将MoDs作为先验知识融入到人体运动预测中，显著提高了预测精度。2) 时间条件MoD：通过引入时间信息，可以捕获不同时间段内的运动模式，进一步提升了预测性能。3) 轨迹排序方法：对预测的多个轨迹进行排序，选择最可能的轨迹，提高了预测的实用性。

关键设计：MoDs的具体实现方式可以根据应用场景选择。例如，空间MoD可以表示为环境中每个位置的平均速度或运动方向。时空MoD可以表示为不同时间段内每个位置的运动模式。时间条件MoD通过将时间信息（例如，一天中的小时）作为额外的输入特征，可以学习到不同时间段内的运动模式。轨迹排序方法可以使用各种评分函数，例如基于MoD的相似度或基于历史数据的概率模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，MoD引导的LHMP方法在两个真实世界数据集上显著优于基于学习的方法，平均位移误差最多可降低50%。时间条件MoD进一步提升了预测精度，表明了时间信息对于捕获运动模式的重要性。代码已开源，方便其他研究者复现和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于人机协作机器人、自动驾驶、智能监控等领域。通过准确预测人类的运动轨迹，机器人可以更好地规划自身的行为，避免碰撞，提高工作效率和安全性。例如，在人机协作场景中，机器人可以预测工人下一步的动作，提前准备好所需的工具或材料。在自动驾驶场景中，车辆可以预测行人的运动轨迹，从而做出更安全的决策。

📄 摘要（原文）

Long-term human motion prediction (LHMP) is important for the safe and efficient operation of autonomous robots and vehicles in environments shared with humans. Accurate predictions are important for applications including motion planning, tracking, human-robot interaction, and safety monitoring. In this paper, we exploit Maps of Dynamics (MoDs), which encode spatial or spatio-temporal motion patterns as environment features, to achieve LHMP for horizons of up to 60 seconds. We propose an MoD-informed LHMP framework that supports various types of MoDs and includes a ranking method to output the most likely predicted trajectory, improving practical utility in robotics. Further, a time-conditioned MoD is introduced to capture motion patterns that vary across different times of day. We evaluate MoD-LHMP instantiated with three types of MoDs. Experiments on two real-world datasets show that MoD-informed method outperforms learning-based ones, with up to 50\% improvement in average displacement error, and the time-conditioned variant achieves the highest accuracy overall. Project code is available at https://github.com/test-bai-cpu/LHMP-with-MoDs.git