Predikce budoucí trajektorie chodců pro autonomní auta
Future Pedestrian Trajectory Prediction for Autonomous Driving
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Petr Netušil
Vedoucí práce
Neumann Lukáš
Oponent práce
Škovierová Júlia
Studijní obor
Základy umělé inteligence a počítačových vědStudijní program
Otevřená informatikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
V této práci se zabývám problémem predikce budoucí trajektorie chodců pro autonomní auta. Popisuji datové sady PIE a JAAD a jejich parametry. Dále zde představuji současný stav vývoje této problematiky a popisuji fungování jednotlivých řešení. Provedl jsem analýzu chybovosti metody BiTraP, na základě čehož jsem navrhl vlastní řešení predikce trajektorie chodců. To spočívá v rozlišení skutečného pohybu chodce od pohybu snímajícího auta. Navrhované řešení předpovídá tyto dvě složky pohybu zvlášť a pro každou z nich využívá jinou metodu predikce. Práce také studuje vliv jednotlivých kontextuálních informací na přesnost navrhovaného prediktoru. Výsledný model dosahuje o 9 % nižší chybovosti než jakou vykazuje výchozí metoda při predikci v horizontu 1.5 s. In this thesis, I address the problem of predicting future trajectories of pedestrians for autonomous vehicles. I describe the PIE and JAAD datasets along with their parameters. Furthermore, I present the current state of development in this area and describe of how the state-of-the art predictors work. I have created error analyses of the BiTraP method, based on which I propose my own solution for predicting pedestrian trajectories. The proposed method tries to distinguish real world the pedestrian movement from the ego-motion of the vehicle. The solution predicts these two motions separately and utilizes a different prediction method for each of them. The thesis also examines the influence of various contextual information on the accuracy of the proposed trajectory predictor. The model achieves a 9 % lower error rate than the baseline when predicting trajectories within a 1.5-second horizon.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13133 [777]