A Multimodal and Hybrid Framework for Human Navigational Intent Inference
Notice bibliographique
Résumé
Understanding human navigational intent is essential for robots to be able to interact with and navigate around humans safely and naturally. Current methods typically perform inference through only one mode of perception such as human motion trajectory, and a single theoretical framework such as a learning-based or classical approach. In contrast, this paper studies prediction of human navigational intent using multimodal perception within a hybrid framework. Our framework consists of two modules: a) a learning-based prediction module to predict a human’s future goal position, and b) a classical control theory-inspired reconstruction module to reconstruct a possible future trajectory or a set of possible future positions using the predicted future goal position. For the prediction module, we propose an end-to-end LSTM-CNN hybrid neural network for predicting a human’s future position in the real world, given human motion, human body pose and head orientation. This visual information from an egocentric perspective is used to make predictions of a human’s future position in world space, essential for robotic navigation algorithms and planning. In the reconstruction module, we present two control theoretic methods to reconstruct possible future trajectories of human: trajectory generation for differentially flat system and reachability analysis. We evaluate the performance of our framework on a newly collected dataset called SFU-Store-Nav. Experimental results reveal that our method outperforms various baselines especially when a relatively small amount of data is available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».