Trajectory Prediction via Bayesian Intention Inference under Unknown Goals and Kinematics

📄 arXiv: 2509.24928v1 📥 PDF

作者: Shunan Yin, Zehui Lu, Shaoshuai Mou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出一种自适应贝叶斯算法，用于未知目标和运动学条件下的实时轨迹预测。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹预测 意图推断 贝叶斯滤波 自适应算法 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有轨迹预测方法难以应对目标意图突变和未知运动学特性带来的挑战。
  2. 提出一种自适应贝叶斯算法，通过联合估计目标意图和运动参数，实现鲁棒的轨迹预测。
  3. 实验表明，该方法在四旋翼和四足机器人平台上表现优异，且无需训练或先验知识。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应贝叶斯算法，用于通过意图推断进行实时轨迹预测，其中目标的意图和运动特征是未知的且可能发生变化。该方法同时估计两个关键变量：目标的当前意图（建模为马尔可夫潜在状态）和一个意图参数（描述目标对最短路径策略的遵守程度）。通过整合这种联合更新技术，该算法保持了对突发意图转变和未知运动动态的鲁棒性。然后，一种基于采样的轨迹预测机制利用这些自适应估计来生成具有量化不确定性的概率预测。我们通过数值实验验证了该框架：两个案例的消融研究和一个500次试验的蒙特卡罗分析；以及在四旋翼和四足机器人平台上的硬件演示。实验结果表明，所提出的方法明显优于非自适应和部分自适应方法。该方法以约270 Hz的实时速度运行，无需训练或目标行为的详细先验知识，展示了其在各种机器人系统中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的轨迹预测方法在处理目标意图未知、运动特性未知且可能动态变化的情况下，鲁棒性较差。尤其是在机器人应用中，目标可能突然改变意图，或者其运动方式难以事先建模，这给准确预测轨迹带来了挑战。传统方法往往依赖于预先定义的行为模型或需要大量训练数据，难以适应这些复杂场景。

核心思路：本文的核心思路是采用贝叶斯推断框架，同时估计目标的意图（建模为马尔可夫潜在状态）和描述目标运动特性的意图参数。通过联合更新这两个变量，算法能够自适应地跟踪目标的意图变化和运动动态，从而提高轨迹预测的准确性和鲁棒性。这种方法避免了对目标行为的详细先验知识的需求，使其更适用于实际应用。

技术框架：该算法主要包含以下几个模块：1) 意图状态估计：使用贝叶斯滤波器（如粒子滤波器）来估计目标的当前意图状态，该状态被建模为马尔可夫过程。2) 意图参数估计：同时估计一个意图参数，该参数描述了目标遵循最短路径策略的程度。3) 轨迹预测：基于估计的意图状态和意图参数，使用采样方法生成概率轨迹预测，并量化预测的不确定性。4) 自适应更新：通过联合更新意图状态和意图参数，算法能够适应目标的意图变化和运动动态。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其自适应性，即能够同时估计和更新目标的意图状态和意图参数。与传统的非自适应方法相比，该方法能够更好地应对目标的意图突变和未知运动学特性。与部分自适应方法相比，该方法通过联合更新意图状态和意图参数，能够更准确地跟踪目标的行为变化。

关键设计：意图状态被建模为马尔可夫过程，状态转移概率可以根据实际应用进行调整。意图参数可以使用贝叶斯方法进行估计，例如使用共轭先验分布。轨迹预测可以使用多种采样方法，例如蒙特卡罗方法。算法的关键在于如何有效地联合更新意图状态和意图参数，这需要仔细设计更新规则和参数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四旋翼和四足机器人平台上均表现出优异的性能。与非自适应和部分自适应方法相比，该方法能够更准确地预测目标的轨迹，尤其是在目标意图发生突变的情况下。该方法以约270 Hz的实时速度运行，无需训练或目标行为的详细先验知识，展示了其在实际应用中的潜力。蒙特卡罗分析也验证了该方法的鲁棒性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在自动驾驶中，该方法可以用于预测行人和车辆的运动轨迹，提高驾驶安全性。在人机交互中，该方法可以用于理解人类的意图，从而实现更自然和高效的交互。此外，该方法还可以应用于监控系统，用于预测目标的行为，从而实现更有效的安全监控。

📄 摘要（原文）

This work introduces an adaptive Bayesian algorithm for real-time trajectory prediction via intention inference, where a target's intentions and motion characteristics are unknown and subject to change. The method concurrently estimates two critical variables: the target's current intention, modeled as a Markovian latent state, and an intention parameter that describes the target's adherence to a shortest-path policy. By integrating this joint update technique, the algorithm maintains robustness against abrupt intention shifts and unknown motion dynamics. A sampling-based trajectory prediction mechanism then exploits these adaptive estimates to generate probabilistic forecasts with quantified uncertainty. We validate the framework through numerical experiments: Ablation studies of two cases, and a 500-trial Monte Carlo analysis; Hardware demonstrations on quadrotor and quadrupedal platforms. Experimental results demonstrate that the proposed approach significantly outperforms non-adaptive and partially adaptive methods. The method operates in real time around 270 Hz without requiring training or detailed prior knowledge of target behavior, showcasing its applicability in various robotic systems.