مالتى باث: افتراضات مسارات مرجعية احتمالية متعددة لتوقع السلوك

التوقع السلوك البشري مهمة صعبة وحاسمة مطلوبة لتخطيط الحركة. وتشكل تحديًا كبيرًا جزئيًا بسبب الطبيعة غير المؤكدة للغاية والمتعددة الأنماط للمخرجات الممكنة في البيئات الواقعية، مثل القيادة الذاتية. فضلاً عن التنبؤ بمسار MAP الوحيد، فإن الحصول على توزيع احتمالي دقيق للمستقبل يُعد مجالًا يحظى باهتمام مكثف. نقدّم نموذج MultiPath، الذي يستفيد من مجموعة ثابتة من نقاط المُحاذاة (anchors) لمسار الحالة المستقبلية، والتي تتوافق مع الأنماط المختلفة لتوزيع المسارات. أثناء الاستدلال، يتنبأ نموذجنا بتوزيع منفصل على هذه النقاط المُحاذاة، ويعيد تقييم التحويلات (offsets) من نقاط المُحاذاة في كل لحظة، إلى جانب تقديرات للشكوك، مما يُنتج مزيجًا غاوسيًا (Gaussian mixture) في كل لحظة زمنية. يتميز النموذج بالكفاءة، حيث يقتصر على عملية استدلال أمامية واحدة للحصول على توزيعات مستقبلية متعددة الأنماط، كما أن المخرجات تكون بارامترية، ما يمكّن من التواصل المكثف وتقديم استعلامات احتمالية تحليلية. وقد أظهرت النتائج على عدة مجموعات بيانات أن النموذج يحقق تنبؤات أكثر دقة، مقارنةً بالأساليب القائمة على العينات، وباستخدام عدد من المسارات أقل بمرتبة من الترتيب (أقل بعشر مرات).