AI可预测路人的行为，具体是如何预测的？

麻省理工学院（MIT）的研究人员为这个复杂的挑战设计了一个看似简单的解决方案。他们将多个道路使用者的行为预测问题分成小块，并单独解决每个问题，因此计算机可以实时解决这一复杂的任务。他们的行为预测框架首先猜测两个道路使用者之间的关系--哪辆汽车、骑自行车的人或行人拥有通行权，哪个道路使用者会让路--并利用这些关系来预测多个道路使用者的未来轨迹。

与自动驾驶公司Waymo编制的巨大数据集中的真实交通流相比，这些估计的轨迹比其他机器学习模型的轨迹更准确。麻省理工学院的技术甚至超过了Waymo最近发布的模型。而且，由于研究人员将问题分解成更简单的部分，他们的技术使用的内存更少。

“这是一个非常直观的想法，但之前没有人充分探索过，而且效果相当好。简单性绝对是一个优点。我们正在将我们的模型与该领域的其他最先进的模型进行比较，包括该领域的领先公司Waymo的模型，我们的模型在这个具有挑战性的基准上取得了顶级的性能。这在未来有很大的潜力，”研究共同牵头人黄昕（音译）说，他是航空和航天系的研究生，也是航空和航天系教授、计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）成员Brian Williams实验室的研究助理。

与黄昕和 Williams一起撰写论文的还有来自中国清华大学的三位研究人员：共同第一作者孙桥、顾俊如和资深作者赵行。该研究将在计算机视觉和模式识别会议上发表。研究人员开发新系统 用人工智能预测他人在路上的行为。

多个小模型、研究人员的机器学习方法被称为M2I，它需要两个输入：在交通环境（如四通八达的十字路口）中互动的汽车、自行车和行人的过去轨迹，以及一张包含街道位置、车道配置等的地图。利用这些信息，一个关系预测器推断出两个道路使用者中哪一个先拥有路权，将一个人归类为通行者，一个人归类为让路者。然后，一个被称为边际预测器的预测模型猜测过路者的轨迹，因为这个代理人的行为是独立的。

预测模型，被称为条件预测器，然后根据经过的代理人的行为，猜测屈服的代理人会做什么。该系统预测出让者和传递者的一些不同轨迹，单独计算每个轨迹的概率，然后选择发生可能性最大的六个联合结果。

M2I输出一个预测，即这些道路使用者在未来8秒内将如何在交通中移动。在一个例子中，他们的方法使一辆车减速，以便行人能够过马路，然后在他们清除了交叉路口后加速。在另一个例子中，车辆在从一条小街转入一条繁忙的主干道之前，一直等待几辆车通过。

就是看路人的精神状态， 眼神，以及他们的心率。通过这两者分析出他们接下来要做的动作。

会通过路人走路的姿势。以及路人的匆忙情况，还有路人的一些神态表现来进行判断，这样就可以预测路人的行为。

它可以通过行人的运动规律预测行人下一步会做什么。

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