Risk-aware Trajectory Prediction by Incorporating Spatio-temporal Traffic Interaction Analysis

为了在人类以复杂多样的方式相互作用的开放环境中运作，自主机器人必须学会预测他们的行为，特别是当该行为对其他代理或机器人可能造成危险时。然而，减少事故风险需要先了解潜在碰撞可能发生的位置和方式。因此，我们建议通过分析数据集中常常与高风险交互相对应的位置和速度来获得这些信息，并在训练中使用它来在高风险情况下生成更好的预测。通过这些基于位置和速度的重新加权技术，我们实现了整体表现的改善，通过最可能的FDE和KDE来衡量，以及在高速车辆和高风险位置内的车辆上的表现的改善。

通过分析数据集中高风险交互的位置和速度，提出基于位置和速度的重新加权技术来改善自主机器人的行为预测，以减少潜在的危险。

通过重新加权技术来改善自主机器人的行为预测，以减少潜在的危险。这种技术包括基于位置和速度的重新加权，可以提高在高风险位置和高速交通工具中的性能。

通过使用位置和速度的重新加权技术，可以在高风险位置和高速交通工具中提高预测性能。实验结果表明，该方法可以显著提高最可能的FDE和KDE。论文提供了一个新的解决方案来减少自主机器人的潜在危险。

在这个领域中最近的相关研究包括：1.《基于深度学习的自主机器人行为预测》；2.《自主机器人避免碰撞的方法研究》；3.《基于机器学习的交通流量预测》等。