DSTCNN: Deformable spatial-temporal convolutional neural network for pedestrian trajectory prediction
Author:
Funder
National Natural Science Foundation of China
Publisher
Elsevier BV
Reference49 articles.
1. Pedestrian models for autonomous driving part II: high-level models of human behavior;Camara;IEEE Trans. Intell. Transp. Syst.,2020
2. Deep imitation learning for autonomous navigation in dynamic pedestrian environments;Qin,2021
3. Socially compliant robot navigation in crowded environment by human behavior resemblance using deep reinforcement learning;Samsani;IEEE Robot. Autom. Lett.,2021
4. The+ 1 method: model-free adaptive repositioning policies for robotic multi-agent systems;Ruch;IEEE Trans. Netw. Sci. Eng.,2020
5. Sparse motion fields for trajectory prediction;Barata;Pattern Recognit.,2021
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