trajectory

CVPR 2023: Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.扩散模型类型:标准扩散模型蛙跳扩散模型(LED)其他扩散模型变体2.预测类型:确定性vs.随机性个体vs.群体3.数据模态:单变量(仅位置数据)多模态(结合视频、激光雷达等附加数据)4.推理速度:实时vs.非实时推理速度比较(例如，LED与标准扩散模型)5.预测性能:使用的指标(例如，ADE、FDE)跨模型和数据集的性能比较6.应用领域:行人轨

结构化文摘·2024-02-05 15:47

cartographer离线建图报错：data_.trajectory_nodes.SizeOfTrajectoryOrZero

cartographer离线建图报错：data_.trajectory_nodes.SizeOfTrajectoryOrZero[FATAL][1706177325.876019302,1706015603.398505596

_无往而不胜_·2024-01-26 16:39

lattice planner和《Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frene´t Frame》解读

Latticeplanner参考资料来源：Apollo开发者社区推文、csdn和知乎博客、《OptimalTrajectoryGenerationforDynamicStreetScenariosinaFrene´tFrame》一文推文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YDIoVf20kybu8JEUY3GZWg注：本文的文章顺序为先解读《OptimalTrajector

Super超星·2024-01-06 20:01

towr code阅读

2v0.1第一代的版本，foot的位置是提前给定的，只对COG的trajectory进行优化。

expectmorata·2024-01-04 12:53

0开始配置Cartographer建图和导航定位

0开始配置Cartographer日期：12-19硬件：激光雷达+IMU小车的tf变换：建图配置lua文件配置：my_robot.luainclude"map_builder.lua"include"trajectory_builder.lua"options

方小生–·2023-12-30 06:35

An Overview:Maritime Spatial-Temporal Trajectory Mining 论文阅读笔记

1引言在轨迹数据挖掘研究中，大多数研究都是集中在城市轨迹上，这些研究有更多的数据来源，如交通监控系统，手机和GPS等。然而，随着海上目标数量的增加，海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。海洋空间-时空轨迹主要包含一系列的位置和时间，同时还需要考虑与目标相关的信息，例如环境信息等。目前。海洋空间-时空轨迹有许多数据源，如识别系统（AIS）、地理信息系统（GIS）和雷达等。我们可以从AIS获取位置和

m0_59167578·2023-12-29 22:26

(论文阅读)Non-Intrusive Load Monitoring by Load Trajectory and Multi-Feature Based on DCNN

Publisher:IEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALINFORMATICSDate:OCTOBER2023Authorandaffiliation:HuiYin,KaileZhou,andShanlinYangarewiththeSchoolofManagement,HefeiUniversityofTechnology1.Overviewthisarticlepropos

shadowismine·2023-12-22 10:17

monocle 轨迹图改颜色

我们在采用monocle做细胞拟时序分析的时候，常常会不满意于原图的配色，而软件自带的配色是根据降维后分出的celltype进行颜色的分类的plot_cell_trajectory(HSMM,color_by

小潤澤·2023-12-02 18:21

BART non-Cartesian 重建：并行成像压缩感知

目录1自定义MRIkspacetrajectory2自定义该trajectory下的多通道MRI数据3使用NUFFT直接做欠采样数据的重建

张哥coder·2023-11-26 06:12

【自动驾驶】一些业内自动驾驶专业术语释义

Trajectory轨迹信息，一般都会发布未来5-10秒的trajactory信息。Trajectoryflicker轨迹抖动Nudge道内避障。

CHH3213·2023-11-23 08:19

Matlab Robotics Toolbox 仿真计算：Kinematics, Dynamics, Trajectory Generation

1.理论知识理论知识请参考：机器人学导论++（原书第3版）_（美）HLHN+J.CRAIG著++贠超等译机器人学课程讲义（丁烨）机器人学课程讲义（赵言正）2.MatlabRoboticsToolbox安装上官网:http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolboxDownloadRTB-10.3.1mltbxformat(23.2MB

weixin_30399871·2023-11-17 15:49

[PyTorch][chapter 62][强化学习-基本概念]

当前的行为可能不仅仅会影响即时奖赏，还有影响下一步奖赏和所有奖赏强化学习五要素如下：1.2强化学习流程1：产生轨迹(trajectory）2：策略评估(policy-evaluate)3：策略提升（policy-improve

明朝百晓生·2023-11-13 18:55

论文笔记：SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity

DASFFA20231intro1.1背景由于设备和环境的限制（设备故障，信号缺失），许多轨迹以低采样率记录，或者存在缺失的位置，称为不完整轨迹恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说，关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向第一个方向：模拟用户在不同位置之间的转换模式，以预测用户的缺失位置本质上是一个分类任务，恢复的轨迹通常由位置或POI组成第二个方向：基于记录的不

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:46

Multi-task Adversarial Learning for Semi-supervised Trajectory-User Linking

该论文发表于2022年的ECMLPKDD。创新点：1.对轨迹进行补全操作，并且使用卡尔曼滤波器进行细粒度的位置补全。2.在轨迹补全时补全的是轨迹缺失点所在的单元区域，这样容易建模。3.采用对抗学习的半监督方式来解决TUL问题。4.在数据分布级别而不是一对一匹配的方式解决TUL问题。思考：1.数据分布级别对于大量轨迹补全与轨迹特征提取工作量很大。2.需要完整的轨迹作为标签，在实际应用中可能没有条件。

小瘪️·2023-11-12 01:16

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI20211intro1.1背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声，如何有效的挖掘周期性规律存在一定困难经常在历史轨迹中被访问的地点并不一定会是目标时间窗缺失的地点，如何利用用户历史上的位置数据是另一个挑战1.2论文思路提出了一个基于注

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:14

【论文翻译】TNT: Target-driveN Trajectory Prediction

猎猎长风·2023-11-10 09:29

ROS运动规划学习六---dwa_local_planner

、initialize、isGoalReached三、computeVelocityCommands()总结前言在ROSnavigation导航框架中局部轨迹规划包含dwa_localplanner和trajectory_planner

如阳光如你·2023-11-07 21:02

【笔记】TNT: Target-driveN Trajectory Prediction

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.08294.pdfAbstractTNT分为3个stage：预测agent未来的的targetpoint生成指向这些targetpoint的trajectory

啃瓜瓜·2023-11-06 15:46

Trajectory-guided Control Prediction for End-to-end Autonomous Driving论文学习

1.解决了什么问题？端到端自动驾驶方法直接将原始传感器数据映射为规划轨迹或控制信号，范式非常简洁，从理论上避免了多模块设计的错误叠加问题和繁琐的人为规则设计。当前的端到端自动驾驶方法主要有两条独立的研究路线，要么基于规划轨迹来运行控制器，要么直接预测控制信号。端到端模型的预测输出一般有两种形式：轨迹/路径点和直接控制动作。但是，至于哪一种更好仍没有定论。预测控制信号可以直接用于车辆上，而规划轨迹则

calvinpaean·2023-11-05 12:58

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

Abstract通过预测可能的危险，轨迹预测一直是构建可靠的自动驾驶系统的关键任务。一个关键问题是在不发生碰撞的情况下生成一致的轨迹预测。为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。具体来说，我们的Traj-MAE采用了多种掩蔽策略来预训练轨迹编码器和地图编码器，允许捕获智能体之间的社会和时间信息，同时利用来自多个

技术宅学长·2023-11-03 18:02

Trajectory Data Collection with Local Differential Privacy（论文翻译）

6.1ExperimentalSetting在实验中，我们使用了三个真实世界和一个合成数据集，即NYC、CHI、CLE和CPS。NYC由从Foursquare数据集[43]中提取的纽约市的入住轨迹组成，而从Gowalla数据集[12]中提取的CHI和CLE分别由芝加哥和克利夫兰的入住轨迹构成。1我们将1000个最受欢迎的点视为P来生成CHI和CLE，并将2000个纽约最受欢迎POI视为P。为了进行

summermoonlight·2023-11-02 22:01

【论文阅读】Online computation offloading and trajectory scheduling for UAV-enabled wireless powered mobil

小威W·2023-10-29 11:44

Cartographer工程化

基本参数外部参数options={map_builder=MAP_BUILDER,trajectory_builder=TRAJECTORY_

Leo_Xj·2023-10-25 16:25

【论文阅读】Adaptive Network Formation and Trajectory Optimization for Multi-UAV-Assisted Wireless Data Of

文章目录论文基本信息摘要1.引言2.系统模型A.NetworkFormationandSub-channelAllocation网络形成及子信道分配B.ChannelModels信道模型3.PROBLEMFORMULATION问题定式化4.HEURISTICDECOMPOSITIONANDLEARNING-BASEDSOLUTIONA.AdaptiveNetworkFormationB.Learn

小威W·2023-10-22 13:58

【论文阅读】Bayesian Optimization Enhanced Deep Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Network

小威W·2023-10-22 13:57

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Integrated online trajectory planning and optimization in distinctive topologies

论文题目：Integratedonlinetrajectoryplanningandoptimizationindistinctivetopologies独特的集成在线轨迹规划和优化拓扑摘要：本文提出了一种新的基于拓扑特征的移动机器人轨迹在线优化的集成方法。在线轨迹优化通过最小化路径长度、过渡时间或控制工作量等目标，使全局规划器生成的初始粗略路径变形。移动机器人的运动学运动特性和与障碍物的间隙对轨

Jack Ju·2023-10-21 17:26

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots

摘要经典的“弹性带”使全局规划器生成的路径相对于最短路径长度变形，而避免与障碍物接触。它没有直接考虑底层机器人的任何动态约束。这一贡献引入了一种称为“定时弹性带”的新方法，该方法明确考虑了根据诸如有限的机器人速度和加速度的动态约束的运动。“定时松紧带”该问题是在一个加权多目标优化框架中提出的。大多数目标都是本地的，因为它们取决于在几个相邻的中间配置上。这导致了一个稀疏系统矩阵存在约束最小二乘优化方

Jack Ju·2023-10-21 17:26

轨迹预测论文之八: Vision-based Intention and Trajectory Prediction in Autonomous Vehicles: A Survey

这两天偶然刷到了这篇知乎文章：轨迹预测的视觉方法综述，22年的，就找来看了一下，这边也做一下记录。文章的地址：Vision-basedIntentionandTrajectoryPredictioninAutonomousVehicles:ASurveyAbstract&Introduction摘要的意思就是“我是一篇综述，我批判性比较了最近两三年的预测模型，总结了常见的数据集和对应的评价方法”。

海里的果·2023-10-21 14:10

cartographer_ros数据加载与处理

cartographer_ros接收传感器数据，并传输到cartographer里，同时还会发布map，轨迹等node_options数据传给两个地方，一个是map_builder进行slam操作，一个是node做数据处理trajectory_options

小z小z·2023-10-15 03:12

TEB算法详解参数详解

teb的参数主要可以包含以下几个部分：1、TrajectoryTrajectory的参数顾名思义，就是对路径生效的一些参数，仔细看一下每个参数的作用：1.1、teb_autosizeif(cfg_->trajectory.teb_autosize

一叶执念·2023-10-11 10:12

Heterogeneous Edge-Enhanced Graph Attention Network For Multi-Agent Trajectory Prediction(HEATConv)

HeterogeneousEdge-EnhancedGraphAttentionNetworkForMulti-AgentTrajectoryPrediction(HEATConv)摘要多个异质交通参与者的同时轨迹预测对于互联的自动车辆在现实世界中复杂驾驶环境下的安全高效运行至关重要。多智能体预测任务具有挑战性，因为交通参与者的运动受许多因素的影响，包括他们的个体动态，他们与周围智能体的相互作用，

杰克船长有烦恼·2023-10-11 00:04

monocle的细胞轨迹图用ggplot重新做

my_plot_cell_trajectory%as.data.frame()%>%select_(prin_graph_dim_1=x,prin_graph_dim_2=y)%>%mutate(sample_name

一只烟酒僧·2023-10-10 04:30

python 解析jsonarray中的jsonobject_从python中的对象解析Json数组

11thMay2016','12:00am'],'Paradox':['12thOct2016','12:00am'],'GorillaWarfare':['18thNov2015','1:00am'],'Trajectory

一只姜壶·2023-10-09 18:54

论文笔记：Can Adversarial Training benefit Trajectory Representation? AnInvestigation on Robustness for

CanAdversarialTrainingbenefitTrajectoryRepresentation?AnInvestigationonRobustnessforTrajectorySimilarityComputation22CIKM1intro1.1背景与传统基于成对轨迹点的TSC（trajectorysimilaritycomparison）相比，基于深度学习生成的向量的TSC具有较低

UQI-LIUWJ·2023-10-06 01:17

论文笔记：TrajGAT: A Graph-based Long-term Dependency ModelingApproach for Trajectory Similarity Computa

2022KDD1intro1.1背景经典相似性度量（DTW,Hausdorff等）复杂度高，限制了它们在大规模轨迹分析中的应用，成为计算轨迹相似性的实际瓶颈。提出了各种近似相似性度量的策略用于Hausdorff的局部敏感哈希(LSH)用于DTW的约束Warping窗口这些技术是为一个特定的度量设计的，不适用于其他度量深度表示学习(DRL)方法近年来已成功应用于轨迹相似性计算用向量表示轨迹并学习一个

UQI-LIUWJ·2023-10-03 14:28

论文笔记：TMN: Trajectory Matching Networks for PredictingSimilarity

2022ICDE1intro1.1背景轨迹相似度可以划分为：非学习度量方法通常是为一两个特定的轨迹距离度量设计的，因此不能与其他度量一起使用通常需要二次时间（O(n^2)）来计算轨迹之间的精确距离基于学习的度量方法利用机器学习技术学习轨迹的适当表示，用于任何一种距离度量在预处理阶段（训练阶段？）之后，数据库中的每条轨迹都被转换成d维空间中的一个向量然后，两条轨迹之间的相似性可以通过两个相应向量之间

UQI-LIUWJ·2023-10-02 16:55

论文笔记：Contrastive Trajectory Similarity Learning withDual-Feature Attention

ICDE20231intro1.1背景轨迹相似性，可以分为两类启发式度量根据手工制定的规则，找到两条轨迹之间基于点的匹配学习式度量通过计算轨迹嵌入之间的距离来预测相似性值上述两种度量的挑战：无效性：具有不同采样率或含有噪声的轨迹会降低现有度量的有效性使用手工制定规则的启发式度量容易受到低质量轨迹的错误影响学习式度量主要采用并非最初为轨迹数据设计的深度学习模型，可能无法捕捉轨迹点之间以及相似轨迹之间

UQI-LIUWJ·2023-10-01 20:45

1 论文笔记：Efficient Trajectory Similarity Computation with ContrastiveLearning

2022CIKM1intro1.1背景轨迹相似度计算是轨迹分析任务（相似子轨迹搜索、轨迹预测和轨迹聚类）最基础的组件之一现有的关于轨迹相似度计算的研究主要可以分为两大类：传统方法DTW、EDR、EDwP等二次计算复杂度O(n^2)缺乏稳健性会受到非均匀采样、噪点的影响基于学习的方法旨在减少计算复杂度和/或提高稳健性根据它们的目的将它们分为两个方向神经逼近方法利用强大的神经网络在隐藏空间中逼近任何现

UQI-LIUWJ·2023-10-01 06:49

论文笔记：ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory SimilarityLearning in Road Networks

2022KDD1intro现有的轨迹相似性学习方案强调空间相似性而忽视了时空轨迹的时间维度，这使得它们在有时间感知的场景中效率低下如上图，在拼车过程中，T1表示司机计划的行程，T2和T3是两个想要搭车的人。T1和T2在空间上更接近，因此仅考虑空间相似性的算法会推荐T2。然而，T1和T2的出发时间相去甚远。T3虽然距T1空间上较远，但却和T1是相近的出发时间。因此，从时空两方面考虑，应选择T3。实现

UQI-LIUWJ·2023-09-26 20:48

论文笔记：MTrajRec: Map-Constrained Trajectory Recovery via Seq2SeqMulti-task Learning

2021KDD1intro1.1背景现实中低采样率的轨迹十分常见以出租车为例，为了节约设备的通信成本，通常每2-6分钟才会上报一个位置信息——>这导致收集到的轨迹数据十分稀疏为了更好地挖掘低采样率的轨迹，一个直接的方式是先将低采样率轨迹在自由空间上恢复至高采样率，而后再将恢复的轨迹匹配至路网上，以支持后续的应用服务然而两步走的做法很可能会导致误差累积自由空间上的轨迹恢复可能会导致后续地图匹配选错路

UQI-LIUWJ·2023-09-22 21:47

【论文笔记】Optimal trajectory generation for dynamic street scenarios in a Frenét Frame

文章目录AbstractI.INTRODUCTIONA.MotivationB.RelatedworkII.OPTIMALCONTROLAPPROACHIII.MOTIONPLANNINGINTHEFREŃETFRAMEIV.GENERATIONOFLATERALMOVEMENTA.HighSpeedTrajectoriesB.LowSpeedTrajectoriesV.GENERATIONOF

yuan〇·2023-09-21 17:55

cartographer中创建轨迹

开始一条轨迹主要函数，AddTrajectoryBuilder目的就是创建一个新的TrajectoryBuilder并返回它的trajectory_id，cartographer会创建不止一条轨迹，每一条轨迹都会有一个

小z小z·2023-09-18 03:04

论文笔记：Deep Representation Learning for Trajectory Similarity Computation

ICDE20181intro1.1背景用于计算轨迹相似性的成对点匹配方法（DTW，LCSS，EDR，ERP）的问题：轨迹的采样率不均匀如果两个轨迹表示相同的基本路径，但是以不同的采样率生成，那么这些方法很难将它们识别为相似的轨迹当样本点的采样率很低时，很难对齐相似轨迹的样本点当样本点噪声时，这些方法的性能可能会下降。复杂度大O(n^2)【n是轨迹长度】1.2论文贡献论文提出t2vec，基于深度表示

UQI-LIUWJ·2023-09-12 21:19

论文笔记：Towards robust trajectory similarity computation: Representation‑based spatio‑temporal similar

WWW20231intro1.1背景现有的轨迹相似度方法通常假定采样的轨迹具有统一且一致的采样率如果两条轨迹能够为它们的大部分样本点形成成对匹配，就认为它们是相似的然而，由于各种原因，轨迹的采样率会有所不同在这种情况下，基于匹配的方法被证明是无效的不仅采样率可能不同，轨迹还有可能有噪声——低质量轨迹假设我们在两条低质量轨迹之间进行相似性连接任务，连接结果可能是不准确的因为噪声位置点可能使两条相似的

UQI-LIUWJ·2023-09-12 21:49

轨迹预测Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

结构速览论文速读解决什么问题解决这个问题的几个关键点总体架构上面提出了哪些创新如何实现蛙跳如何处理轨迹表达和训练问题0.Abstract1.Introduction第一段（介绍轨迹预测这个研究方向）第二段（前人未来轨迹预测方面的研究有哪些）第三段（）2.RelatedWork2.1Trajectoryprediction.3.Background3.1.ProblemFormulation第一段第

BuptBf·2023-09-08 20:35

论文笔记：Spatio-Temporal Trajectory Similarity Measures: AComprehensive Survey and Quantitative Study

1intro1.1背景轨迹相似度测量在很多应用中都起着基础性的作用不同的测量选择可能导致完全不同的结果和质量以轨迹聚类为例，聚类旨在将相似的轨迹分组到集群中，其中相似度计算是聚类的基础任务DTW和EDR聚类的效果千差万别1.1.1轨迹相似度需要考量的四个轨迹特性与孤立的空间点或一维时间序列不同（这些距离定义是直接了当的）定义连续二维轨迹之间的距离并非易事。还需要考虑以下四个轨迹特性不同的数据源（自

UQI-LIUWJ·2023-09-04 21:23

【强化学习】MDP马尔科夫链

比如说我有一个trajectory，他走到了某个状态s1.那我只关心他目前已经到了s1，并且我考虑的也只有s1这个状态，至于他怎么到的s1我不关心。也就是跟到s1的过去无关，所以叫无记忆性质。例子用迷

猫毛已经快要掉光的小猫·2023-09-03 16:48

【SLAM轨迹误差】rpg_trajectory_evaluation

下载地址：https://www.zora.uzh.ch/id/eprint/175991/1/IROS18_Zhang.pdfZ.ZhangandD.Scaramuzza,“ATutorialonQuantitativeTrajectoryEvaluationforVisual(-Inertial)Odometry,”2018IEEE/RSJInternationalConferenceonIn

人间小客·2023-08-31 19:24

ROS（13）moveit进行pick和place

moveit_msgs::Grasp消息的相关字段是：-trajectory_msgs/JointTrajectorypre_grasp_posture-在我们进行掌握之前，这定义了末端执行器组中关节的轨迹位置

kobesdu·2023-08-21 03:12

MoveIT和KDL中进行机械臂位置和姿态插值

在MoveIT中，moveit_planners/pilz_industrial_motion_planner/src/下保存规划方法，trajectory_generator_lin.cpp对应线性轨迹规划

coder攻城狮·2023-08-20 12:00

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