التنبؤ طويل المدى بالأشخاص في مشاهد المرور تحت ظروف عدم اليقين

تقدم الأنظمة المتقدمة للقيادة المعاونة والمستقلة بفضل التطورات الحديثة في طرق التعرف والتقسيم. ومع ذلك، لا يزال أمامنا تحديات في تحقيق القيادة الموثوقة داخل المدن، حيث تتكون هذه البيئات من مشاهد ديناميكية للغاية يتم ملاحظتها من منصة متحركة بسرعات عالية. يصبح التنبؤ عنصراً أساسياً للرد في الوقت المناسب ومنع الحوادث. في هذا البحث، نؤكد على ضرورة التنبؤ لمدة تبلغ على الأقل ثانية واحدة، ونقترح نموذجاً جديداً يقوم بالتنبؤ بالحركة الذاتية ومسارات الأشخاص على مدى أوقات طويلة كهذه. نركز بشكل خاص على نمذجة عدم اليقين الناشئ عن الطبيعة غير المؤكدة للمشاهد المرورية الطبيعية. تظهر نتائج تجاربنا أن من الممكن بالفعل التنبؤ بمسارات الأشخاص خلال الفترات الزمنية المرغوبة وأن تقديرات عدم اليقين لدينا تعكس خطأ التنبؤ. كما نوضح أن كل من نمذجة سلسلة المسارات وكذلك طريقة التوقع الجديدة للكinematrics (odometry) على المدى الطويل ضرورية لتحقيق أفضل الأداء.