Long-Term Human Motion Prediction Using Spatio-Temporal Maps of Dynamics

📄 arXiv: 2510.03031v1 📥 PDF

作者: Yufei Zhu, Andrey Rudenko, Tomasz P. Kucner, Achim J. Lilienthal, Martin Magnusson

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-03

备注: IEEE Robotics and Automation Letters

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于动态时空地图的长时程人体运动预测方法，提升机器人应用中的预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人体运动预测 长时程预测 动态地图 时空模式 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有长时程人体运动预测方法在复杂环境中精度不足，难以满足机器人安全交互需求。
  2. 利用动态地图编码环境中的运动模式，结合排序方法选择最优轨迹，提升预测准确性。
  3. 实验表明，该方法在真实数据集上优于现有学习方法，显著降低了预测误差。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于动态地图（MoDs）的长时程人体运动预测（LHMP）框架，旨在提升自主机器人和车辆在与人类共享环境中的安全性和效率。MoDs将空间或时空运动模式编码为环境特征，用于预测长达60秒的运动轨迹。该框架支持多种类型的MoDs，并包含一个排序方法，用于输出最可能的预测轨迹，从而提高在机器人技术中的实用性。此外，引入了时间条件MoD，以捕获不同时间段内变化的运动模式。在两个真实世界数据集上的实验表明，MoD-informed方法优于基于学习的方法，平均位移误差最多可提高50％，并且时间条件变体实现了最高的整体准确性。项目代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：长时程人体运动预测（LHMP）旨在预测未来较长时间内（例如60秒）的人体运动轨迹。现有方法，特别是基于学习的方法，在长时程预测中容易出现误差累积，导致预测精度下降，难以适应真实世界复杂环境中的不确定性。因此，如何提高长时程预测的准确性和鲁棒性是关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用环境中的运动模式信息来指导运动预测。具体来说，通过构建“动态地图”（Maps of Dynamics, MoDs），将环境中常见的运动模式（例如行人通常在人行道上行走）编码为环境特征。在预测时，结合观测到的历史运动轨迹和MoDs，预测未来可能的运动轨迹。这种方法结合了环境先验知识，可以有效减少预测的不确定性。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) MoD构建模块：根据历史数据构建不同类型的MoDs，例如空间MoD、时空MoD和时间条件MoD。2) 轨迹预测模块：基于观测到的历史轨迹和MoDs，生成多个候选预测轨迹。3) 轨迹排序模块：对候选轨迹进行排序，选择最可能的轨迹作为最终预测结果。该排序模块可以基于MoDs的置信度、轨迹与MoDs的匹配程度等因素进行排序。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将MoDs引入到长时程人体运动预测中，利用环境先验知识提升预测精度。2) 提出了时间条件MoD，可以捕获不同时间段内变化的运动模式，例如早高峰和晚高峰的行人运动模式可能不同。3) 提出了一个通用的MoD-informed LHMP框架，可以支持多种类型的MoDs，并包含一个轨迹排序方法，提高了实用性。

关键设计：时间条件MoD的关键设计在于将时间信息作为MoD的输入，使得MoD可以根据当前时间选择合适的运动模式。轨迹排序模块的关键设计在于如何有效地结合MoDs的置信度、轨迹与MoDs的匹配程度等因素进行排序。论文中使用了简单的加权平均方法，但也可以考虑使用更复杂的排序算法，例如基于学习的排序方法。

📊 实验亮点

实验结果表明，MoD-informed方法在两个真实世界数据集上优于基于学习的方法，平均位移误差最多可提高50％。时间条件MoD进一步提升了预测精度，实现了最高的整体准确性。这些结果验证了MoDs在长时程人体运动预测中的有效性，并表明时间信息对于捕获动态环境中的运动模式至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自主移动机器人、自动驾驶车辆、智能监控系统等领域。通过准确预测人类的运动轨迹，机器人可以更好地规划自己的运动路径，避免碰撞，提高人机交互的安全性。例如，在拥挤的商场中，机器人可以预测行人的运动方向，从而选择合适的路径，避免阻碍行人通行。

📄 摘要（原文）

Long-term human motion prediction (LHMP) is important for the safe and efficient operation of autonomous robots and vehicles in environments shared with humans. Accurate predictions are important for applications including motion planning, tracking, human-robot interaction, and safety monitoring. In this paper, we exploit Maps of Dynamics (MoDs), which encode spatial or spatio-temporal motion patterns as environment features, to achieve LHMP for horizons of up to 60 seconds. We propose an MoD-informed LHMP framework that supports various types of MoDs and includes a ranking method to output the most likely predicted trajectory, improving practical utility in robotics. Further, a time-conditioned MoD is introduced to capture motion patterns that vary across different times of day. We evaluate MoD-LHMP instantiated with three types of MoDs. Experiments on two real-world datasets show that MoD-informed method outperforms learning-based ones, with up to 50\% improvement in average displacement error, and the time-conditioned variant achieves the highest accuracy overall. Project code is available at https://github.com/test-bai-cpu/LHMP-with-MoDs.git