行人軌跡預(yù)測問題是無人駕駛技術(shù)的重要一環(huán)，已成為近年來的一項研究熱點。在機器人領(lǐng)域國際頂級會議ICRA 2020上，美團無人配送團隊從一百多支隊伍中脫穎而出，在行人軌跡預(yù)測競賽中奪得第一名。本文系對該預(yù)測方法的一些經(jīng)驗總結(jié)，希望能對大家有所幫助或啟發(fā)。
一、背景
6月2日，國際頂會ICRA 2020舉辦了“第二屆長時人類運動預(yù)測研討會”，該研討會由博世有限公司、厄勒布魯大學(xué)、斯圖加特大學(xué)、瑞士洛桑聯(lián)邦理工聯(lián)合組織。同時在該研討會上，還舉辦了一項行人軌跡預(yù)測競賽，吸引了來自世界各地的104支隊伍參賽。美團無人配送團隊通過采用“世界模型”的交互預(yù)測方法，奪得了該比賽的第一名。
圖1 ICRA 2020 TrajNet＋＋軌跡預(yù)測競賽
二、賽題簡介
本次競賽提供了街道、出入口、校園等十個復(fù)雜場景下的行人軌跡數(shù)據(jù)集，要求參賽選手根據(jù)這些數(shù)據(jù)集，利用行人在過去3．6秒的軌跡來預(yù)測其在未來4．8秒的運行軌跡。競賽使用FDE（預(yù)測軌跡和真實軌跡的終點距離）來對各種算法進行排名。
本次的賽題數(shù)據(jù)集，主要來源于各類動態(tài)場景下的真實標(biāo)注數(shù)據(jù)和模擬合成數(shù)據(jù)，采集頻率為2．5赫茲，即兩個時刻之間的時間差為0．4秒。數(shù)據(jù)集中的行人軌跡都以固定坐標(biāo)系下的時序坐標(biāo)序列表示，并且根據(jù)行人的周圍環(huán)境，這些軌跡被分類成不同的類別，例如靜態(tài)障礙物、線性運動、追隨運動、避障行為、團體運動等。在該比賽中，參賽隊伍需要根據(jù)每個障礙物歷史9個時刻的軌跡數(shù)據(jù)（對應(yīng)3．6秒的時間）來預(yù)測未來12個時刻的軌跡（對應(yīng)4．8秒的時間）。
該競賽采用多種評價指標(biāo)，這些評價指標(biāo)分別對單模態(tài)預(yù)測模型和多模態(tài)預(yù)測模型進行評價。單模態(tài)模型是指給定確定的歷史軌跡，預(yù)測算法只輸出一條確定的軌跡；而多模態(tài)模型則會輸出多條可行的軌跡（或者分布）。本次競賽的排名以單模態(tài)指標(biāo)中的FDE指標(biāo)為基準(zhǔn)。
三、方法介紹
其實，美團在很多實際業(yè)務(wù)中經(jīng)常要處理行人軌跡預(yù)測問題，而行人軌跡預(yù)測的難點在于如何在動態(tài)復(fù)雜環(huán)境中，對行人之間的社交行為進行建模。因為在復(fù)雜場景中，行人之間的交互非常頻繁并且交互的結(jié)果將會直接影響他們后續(xù)的運動（例如減速讓行、繞行避障、加速避障等）。
基于各類帶交互數(shù)據(jù)集，一系列的算法被相繼提出，然后對障礙物進行交互預(yù)測，這些主流模型的工作重心都是針對復(fù)雜場景下行人之間的交互進行建模。常用的方法包括基于LSTM的交互算法（SR LSTM［1］、Social GAN［2］、SoPhie［3］、Peeking into［4］、StarNet［5］等），基于Graph／Attention的交互算法（GRIP［6］、Social STGCNN［7］、STGAT［8］、VectorNet［9］等），以及基于語義地圖／原始數(shù)據(jù)的預(yù)測算法等。
我們本次的參賽方法就是由自研算法［10］（如圖2所示）改進而來，該方法的設(shè)計思路是根據(jù)場景中所有障礙物的歷史軌跡、跟蹤信息以及場景信息，建立并維護一個全局的世界模型來挖掘障礙物之間、障礙物與環(huán)境之間的交互特性。然后，再通過查詢世界模型來獲得每個位置鄰域內(nèi)的交互特征，進而來指導(dǎo)對障礙物的預(yù)測。
圖2 基于世界模型的預(yù)測算法
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