Physical Plausibility-aware Trajectory Prediction via Locomotion Embodiment

📄 arXiv: 2503.17267v1 📥 PDF

作者: Hiromu Taketsugu, Takeru Oba, Takahiro Maeda, Shohei Nobuhara, Norimichi Ukita

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-21

备注: CVPR2025. Project page: https://iminthemiddle.github.io/EmLoco-Page/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于运动具身认知的轨迹预测框架，提升预测轨迹的物理合理性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 轨迹预测 运动具身认知 物理合理性 运动生成 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有轨迹预测方法对人体姿态线索利用不足，导致预测轨迹在物理上不合理。
  2. 提出运动具身认知框架，通过可微的运动价值函数显式评估轨迹的物理合理性。
  3. 实验结果表明，该方法能够提升现有轨迹预测模型的性能，并生成更合理的轨迹。

📝 摘要（中文）

人类即使在短暂的观察中也能通过与人体姿势相关的线索预测未来的人类轨迹。然而，现有的人类轨迹预测(HTP)方法隐式地利用姿势线索，导致预测结果不合理。为了解决这个问题，我们提出了运动具身认知(Locomotion Embodiment)框架，该框架通过在物理定律下进行运动生成来显式地评估预测轨迹的物理合理性。虽然运动的合理性是通过一个不可微的物理模拟器学习的，但它被我们可微的运动价值函数所取代，以数据驱动的方式训练HTP网络。特别地，我们提出的具身运动损失(Embodied Locomotion loss)有利于使用多个头高效地训练随机HTP网络。此外，还提出了运动价值滤波器(Locomotion Value filter)来过滤掉推理过程中不合理的轨迹。实验表明，我们的方法在不同的数据集和问题设置中，甚至可以增强最先进的HTP方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人类轨迹预测方法通常隐式地利用人体姿态信息，缺乏对预测轨迹物理合理性的显式建模。这导致预测的轨迹可能违反物理定律，例如出现不自然的运动或无法实现的姿态转换。因此，如何提高预测轨迹的物理合理性是当前轨迹预测方法面临的一个重要挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过引入“运动具身认知”的概念，显式地评估预测轨迹的物理合理性。具体来说，该方法利用物理模拟器来生成运动，并学习一个可微的运动价值函数，用于评估轨迹的合理性。通过将运动价值函数集成到轨迹预测模型中，可以引导模型生成更符合物理定律的轨迹。

技术框架：该方法的技术框架主要包含三个部分：1) 轨迹预测网络：用于生成初始的轨迹预测结果；2) 运动价值函数：用于评估轨迹的物理合理性，该函数通过一个不可微的物理模拟器学习得到，然后用可微的函数近似；3) 具身运动损失：用于训练轨迹预测网络，该损失函数基于运动价值函数，鼓励网络生成更合理的轨迹。在推理阶段，可以使用运动价值滤波器来过滤掉不合理的轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于显式地建模了轨迹的物理合理性。与以往隐式利用姿态信息的方法不同，该方法通过运动价值函数直接评估轨迹的合理性，从而能够生成更符合物理定律的轨迹。此外，该方法还提出了具身运动损失和运动价值滤波器，进一步提高了预测的准确性和合理性。

关键设计：在训练阶段，使用具身运动损失来优化轨迹预测网络。该损失函数基于运动价值函数，鼓励网络生成更合理的轨迹。运动价值函数通过一个不可微的物理模拟器学习得到，然后用可微的函数近似。在推理阶段，可以使用运动价值滤波器来过滤掉不合理的轨迹。此外，论文还使用了多头结构来提高轨迹预测的随机性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个数据集上都取得了显著的性能提升。例如，在ETH和UCY数据集上，该方法能够降低平均预测误差，并提高预测轨迹的物理合理性。此外，该方法还可以与其他先进的轨迹预测方法相结合，进一步提高预测性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。在自动驾驶中，可以帮助车辆更准确地预测行人的运动轨迹，从而提高行驶安全性。在人机交互中，可以使机器人能够更好地理解人类的意图，并做出更自然的反应。在虚拟现实中，可以生成更逼真的人类运动动画，提高用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Humans can predict future human trajectories even from momentary observations by using human pose-related cues. However, previous Human Trajectory Prediction (HTP) methods leverage the pose cues implicitly, resulting in implausible predictions. To address this, we propose Locomotion Embodiment, a framework that explicitly evaluates the physical plausibility of the predicted trajectory by locomotion generation under the laws of physics. While the plausibility of locomotion is learned with an indifferentiable physics simulator, it is replaced by our differentiable Locomotion Value function to train an HTP network in a data-driven manner. In particular, our proposed Embodied Locomotion loss is beneficial for efficiently training a stochastic HTP network using multiple heads. Furthermore, the Locomotion Value filter is proposed to filter out implausible trajectories at inference. Experiments demonstrate that our method enhances even the state-of-the-art HTP methods across diverse datasets and problem settings. Our code is available at: https://github.com/ImIntheMiddle/EmLoco.