基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型(AttenGAN).pdf

针对长短期记忆网络（LSTM）在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人，且无法进行多种可能性预测的问题，提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能性进行预测。AttenGAN包括一个生成器和一个判别器，生成器根据行人过去的轨迹概率性地对未来进行多种可能性预测，判别器用来判断一个轨迹是真实的还是由生成器伪造生成的，进而促进生成器生成符合社会规范的预测轨迹。生成器由一个编码器和一个解码器组成，在每一个时刻，编码器的LSTM综合注意力机制给出的其他行人的状态，将当前行人个体的信息编码为隐含状态。预测时，首先用编码器LSTM的隐含状