CN113269115A - 一种基于Informer的行人轨迹预测方法 - Google Patents

一种基于Informer的行人轨迹预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于Informer的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉和自动驾驶技术领域。该方法包括①对轨迹序列进行位置编码，并输入Informer‑编码器得到特征向量；②隐变量预测器根据特征向量生成隐变量；③根据隐变量生成轨迹关键点，并用轨迹关键点初始化Informer‑解码器对应的位置；④对Informer‑解码器的初始化序列进行位置编码，再次结合隐变量生成预测轨迹，并计算损失函数四个步骤。本发明采用Informer的自注意力蒸馏技术、概率稀疏自注意力机制以及生成式解码器作为基础网络的核心技术，基于隐状态预测轨迹关键点，再用轨迹关键点初始化解码器对应的位置。可用于自动驾驶车辆对于行人、车辆等代理的轨迹预测，帮助车辆更好地进行决策，保护交通安全。

Description

一种基于Informer的行人轨迹预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于Informer的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉和自动驾驶技术领域。
背景技术
自动驾驶行业也已经持续火热多年，但是行业内对于何时能真正实现无人驾驶还尚无定论。其中一个很重要的原因是，在复杂场景下，难以对周边行人的轨迹做出合理的预判。所以，如果无法攻克这个难题，再完美的决策和控制技术都不可能实现绝对安全的无人驾驶。因此，近年来行人轨迹预测逐渐成为计算机视觉领域一个热门的研究问题。行人作为弱势群体，最需要得到外界的保护。在人类驾驶中，司机可以通过判断行人的运动状态，从而做出正确的决策，避免交通事故的发生。然而，自动驾驶系统若仅通过检测和跟踪行人，难以做出合理的决策。如果检测到行人就停止，会增加交通拥挤度，而错误地选择继续前行，会导致碰撞的发生。为此，对行人未来轨迹做出合理的预测，可以提高交通系统的安全性和通畅性。然而，行人轨迹预测存在很大的挑战，主要由于人类行为的复杂性以及外部的刺激。运动行为可能受自身的目标意图、周围主体的行为、主体之间的社会关系、社会规则和环境的拓扑结构等所影响。此外，为了在实践中取得有效的结果，轨迹预测必须具有鲁棒性和实时性。
为了解现有技术的发展状况，对已有的专利和论文进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本发明相关度比较高的技术方案：
方案1：2016年的CVPR论文“Social lstm:Human trajectory prediction incrowded spaces”是最早使用长短期记忆网络(LSTM)来建模并预测行人的轨迹，同时引入社会池化层(Social Pooling Layer)来提取行人之间的交互信息。然而，像LSTM之类的循环神经网络只能顺序处理序列，并行处理能力差，效率低。
方案2：2018年CVPR论文“Social gan:Socially acceptable trajectories withgenerative adversarial networks”引入生成对抗网络(GAN)实现多轨迹预测。SocialGAN同样基于LSTM，所以存在处理效率低下的问题。同时，GAN在训练过程中存在梯度消失、模式崩溃、稳定性差等问题。
方案3：2020年ICPR论文“Transformer Networks for Trajectory Forecasting”基于Transformer进行轨迹预测。Transformer解决了无法并行化的问题，但仍然存在以下三个缺陷：1.自注意力机制导致平方级别的时间复杂度。2.堆叠的网络导致内存占用率高。3.逐步解码预测，导致推理速度很慢，预测存在累积的误差。
可见，现有的行人轨迹预测技术存在网络开销大、训练速度慢、推理速度慢等性能问题，不适合在实际场景中应用；以及训练过程稳定性差的问题，具体表现在：
一是内存开销大。Transformer通常堆叠Transformer blocks形成多层的体系结构，Transformer blocks包括多头注意力机制、前馈网络、层归一化和残差连接器等，结果导致Transformer内存占用率高。
二是训练和推理速度慢。LSTM顺序处理序列，缺乏并行处理的能力，因此效率低下。Transformer基于自注意力机制，没有循环结构，可以并行处理数据。但是，自注意力机制会导致平方级别的运算时间复杂度。另外，Transformer基于编码器-解码器结构，推理阶段采用逐步解码方式，即只有完成t时刻的预测才能继续预测t+1时刻，导致推理速度很慢。
三是GAN的局限性。GAN在训练过程中存在以下三个问题。1)GAN的最终目标是要达到纳什均衡，但是很难使生成器和判别器同时收敛，且经常出现震荡，实验结果随机，难以复现。2)当判别器非常准确时，判别器的损失很快收敛到0，从而无法提供可靠的路径使生成器的梯度继续更新，造成生成器梯度消失。3)对于不同的输入生成相似的样本，最坏的情况仅生成一个单独的样本，造成模式坍塌。
发明内容
本发明旨在提供一种性能强、准确率高的基于Informer的行人轨迹预测方法，针对内存开销大的问题，本发明采用Informer的自注意力蒸馏技术，在保留关键信息的情况下大幅度减小内存占用；针对训练和推理速度慢的问题，本发明采用Informer的概率稀疏自注意力机制和生成式解码器；针对GAN的局限性，本发明基于编码器-解码器结构，并提出基于隐状态预测轨迹关键点的技术。
本发明的目的是这样实现的，一种基于Informer的行人轨迹预测方法，该方法包括以下步骤：
步骤S110，对轨迹序列进行位置编码，并输入Informer-编码器得到特征向量；
步骤S120，隐变量预测器根据特征向量生成隐变量；
步骤S130，根据隐变量生成轨迹关键点，并用轨迹关键点初始化Informer-解码器对应的位置；
步骤S140，对Informer-解码器的初始化序列进行位置编码，再次结合隐变量生成预测轨迹，并计算损失函数。
本发明的优点和技术效果是：
1、采用Informer的自注意力蒸馏技术、概率稀疏自注意力机制以及生成式解码器作为基础网络的核心技术，提高训练速度和推理速度，减少网络的内存开销，并提高预测精度。
2、基于隐状态预测轨迹关键点，轨迹关键点选择中间点和终点，再用轨迹关键点初始化解码器对应的位置，使轨迹受到更多的约束，提高模型的预测精度。
3、本发明可用于自动驾驶车辆对于行人、车辆等代理的轨迹预测，帮助车辆更好地进行决策，保护交通安全。自动驾驶车辆对行人、车辆等代理的轨迹预测，采用Informer的自注意力蒸馏技术、概率稀疏自注意力机制以及生成式解码器作为基础网络的核心技术，基于隐状态预测轨迹关键点，再用轨迹关键点初始化解码器对应的位置。
附图说明
图1是本发明基于Informer的行人轨迹预测方法的总体流程图。
图2是本发明基于Informer的行人轨迹预测方法的网络结构图。
图3是本发明Informer-编码器的处理流程图。
图4是本发明条件变分自编码器网络结构图。
图5是本发明隐变量预测器的处理流程图。
图6是本发明Informer-解码器的处理流程图。
图7是本发明高斯随机神经网络结构图。
图8是本发明混合高斯随机神经网络和条件变分自编码器的网络结构图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
如附图1所示：一种基于Informer的行人轨迹预测方法，该方法包括以下步骤：
步骤S110，对轨迹序列进行位置编码，并输入Informer-编码器得到特征向量；
步骤S120，隐变量预测器根据特征向量生成隐变量；
步骤S130，根据隐变量生成轨迹关键点，并用轨迹关键点初始化Informer-解码器对应的位置；
步骤S140，对Informer-解码器的初始化序列进行位置编码，再次结合隐变量生成预测轨迹，并计算损失函数。
本发明行人轨迹预测模型的网络结构如图2所示。
(1)通过Informer-编码器提取特征向量
在所述步骤S110中，对轨迹序列进行位置编码，再送入Informer-编码器得到特征向量，具体步骤如图3流程图所示：
首先，定义行人的观测轨迹序列和未来真实轨迹序列，具体表达式如下：
Figure BDA0003100575780000041
Figure BDA0003100575780000042
其中，N表示轨迹的总条数，Xi表示第i条观测轨迹，tobs表示观测轨迹持续的时间。Yi表示第i条未来真实轨迹，tpred表示未来轨迹持续的时间；
Figure BDA0003100575780000043
表示轨迹i在t时刻的坐标；
步骤S111，输入观测轨迹序列；
步骤S112，对模式进行判断，因为本发明在训练阶段和推理阶段存在不一样的流程；若不处在训练阶段，则直接到步骤S114；若处在训练阶段，则跳到步骤S113；
步骤S113，输入未来真实轨迹序列；
步骤S114，对序列进行位置编码；位置编码的公式如下：
Figure BDA0003100575780000044
其中，PE表示被编码的向量，其中t表示坐标在序列中的位置。2k或2k+1表示向量的第2k或2k+1个维度，编码的维度为dmodel。最后，把2维的坐标序列映射到dmodel维度，并和位置编码后的向量PE进行相加，得到嵌入位置信息后的高维向量，具体的公式如下：
Figure BDA0003100575780000045
其中，δ表示多层感知机，Wee是其对应的参数，PE是位置编码后的向量，
Figure BDA00031005757800000411
是嵌入位置信息的高维向量；
步骤S115，Informer-编码器对序列进行编码，得到特征向量；在训练阶段，编码器需要对观测轨迹和未来真实轨迹进行编码，分别输出两个特征向量hX和hY；在推理阶段，未来真实轨迹不可知，所以只对观测轨迹进行编码得到hX，具体的计算过程如下：
Figure BDA0003100575780000046
Figure BDA0003100575780000047
其中，Encoder表示Informer-编码器，Wencoder是其对应的参数。
(2)通过隐变量预测器生成隐变量
在所述步骤S120中，基于特征向量，使用隐变量预测器生成隐变量；隐变量预测器采用条件变分自编码器网络，条件变分自编码器网络结构如图4所示；网络包含先验网络和识别网络两个子网络，虚线表示在测试阶段使用，实线表示在训练和测试阶段都使用；识别网络
Figure BDA0003100575780000048
是后验概率Q(Z|X,Y)的实现，先验网络
Figure BDA0003100575780000049
是先验概率P(Z|X)的实现，其中
Figure BDA00031005757800000410
θ分别是两个网络对应的参数；隐变量预测器的具体流程图如图5所示。
步骤S121，观测轨迹的特征向量hX通过先验网络计算高斯分布的均值μp和方差∑p，得到N(μp,Σp)。
步骤S122，判断当前所处的模式，因为本发明在训练阶段和推理阶段的流程不一样。若不在训练阶段，则直接跳到步骤S126。若在训练阶段，则跳到步骤S123。
步骤S123，输入未来真实轨迹的特征向量hY，并通过识别网络计算高斯分布的均值μq和方差Σq，得到N(μq,Σq)。
步骤S124，计算N(μq,∑q)和和N(μp,∑p)之间的KL散度，让概率P(Z|X)逼近Q(Z|X,Y)，具体计算公式如下：
LKLD＝KLD(N(μq,∑q)||N(μp,∑p))
其中，KLD表示KL散度函数，LKLD表示KL散度损失。
步骤S125，基于识别网络生成的概率分布N(μq,∑q)，采样得到隐变量h。
步骤S126，基于先验网络生成的概率分布N(μp,∑p)，采样得到隐变量h。
(3)基于隐变量预测轨迹关键点
在所述步骤S130中，根据隐变量生成轨迹关键点，并用轨迹关键点初始化Informer-解码器对应的位置；轨迹关键点选择中间点和终点，即
Figure BDA0003100575780000051
和tobs+tpred时刻的坐标，分别记作p1和p2；通过两个多层感知机MLP1和MLP2分别来预测p1和p2，具体的计算公式如下：
p1＝δ(h；W1)
p2＝δ(h；W2)
其中，δ表示多层感知机，h是隐变量，W1和W2是两个网络对应的参数。
Informer-解码器的输入包含开始符号Xtoken和占位符X0两部分，长度分别为
Figure BDA0003100575780000052
和tpred。Xtoken采用Xi在
Figure BDA0003100575780000053
时间内序列来初始化。X0在
Figure BDA0003100575780000054
和tpred位置分别用p1和p2初始化，其余部分用0初始化。
(4)通过Informer-解码器预测轨迹
在所述步骤S140中，对Informer-解码器的初始化序列进行位置编码，再次结合隐变量产生预测轨迹并计算损失。流程图如图6所示。
步骤S141，对初始化序列进行位置编码，位置编码的方法与步骤S114相同。生成的位置嵌入表示为
Figure BDA0003100575780000055
步骤S142，结合隐变量h和
Figure BDA0003100575780000056
生成特征向量
Figure BDA0003100575780000057
具体计算公式如下：
Figure BDA0003100575780000058
其中，Decoder表示Informer-解码器，Wdecoder是其对应的参数；
步骤S143，将特征向量经过全连接层生成预测轨迹
Figure BDA0003100575780000059
具体公式如下：
Figure BDA00031005757800000510
其中，ψ表示全连接层，Wψ是其对应的参数；
步骤S144，计算损失函数L，本发明输出多模态轨迹，记第k条轨迹为
Figure BDA00031005757800000511
损失函数包含两部分，一部分是多样性损失函数，另一部分是KL散度损失，多样性损失函数为多条轨迹的最小误差，L的具体表达式如下：
Figure BDA0003100575780000061
所述的隐变量预测器可以用高斯随机神经网络、混合高斯随机神经网络和条件变分自编码器的网络，下面分别介绍这两个网络。
1)高斯随机神经网络
高斯随机神经网络如图7所示，网络包含一个先验网络Pθ(Z|X)，θ对应网络的参数。先验网络获取hX，并预测高斯分布N(μp,∑p)。最后，从N(μp,∑p)中采样隐变量h。
2)混合高斯随机神经网络和条件变分自编码器的网络
混合高斯随机神经网络和条件变分自编码器的网络如图8所示，网络包含先验网络1——Rν(Z|X)、先验网络2——Pθ(Z|X)、识别网络——
Figure BDA0003100575780000063
(Z|X,Y)三个子网络，其中ν、θ、
Figure BDA0003100575780000062
分别是三个网络对应的参数。虚线表示在测试阶段使用，实线表示在训练和测试阶段都使用。
在训练阶段，先验网络1获取hX，并预测高斯分布N(μr,∑r)，基于N(μr,∑r)获得隐变量h1。先验网络2获取hX，并预测高斯分布N(μp,∑p)；识别网络获取hX和hY，并预测高斯分布N(μq,∑q)。然后，计算N(μq,∑q)和N(μp,∑p)之间的KL散度，并基于N(μq,∑q)采样隐变量h2。最后，将h1和h2进行拼接，得到h。
在推理阶段，先验网络1获取hX，并预测高斯分布N(μr,∑r)，基于N(μr,∑r)获得隐变量h1。先验网络2获取hX，并预测高斯分布N(μp,∑p)，基于N(μp,∑p)采样隐变量h2。最后，将h1和h2进行拼接，得到h。

Claims (6)

1.一种基于Informer的行人轨迹预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤S110，对轨迹序列进行位置编码，并输入Informer-编码器得到特征向量；
步骤S120，隐变量预测器根据特征向量生成隐变量；
步骤S130，根据隐变量生成轨迹关键点，并用轨迹关键点初始化Informer-解码器对应的位置；
步骤S140，对Informer-解码器的初始化序列进行位置编码，再次结合隐变量生成预测轨迹，并计算损失函数。
2.根据权利要求1所述的一种基于Informer的行人轨迹预测方法，其特征在于：在所述步骤S110中，根据模式选择是否输入未来真实轨迹序列，再对轨迹序列进行位置编码，最后送入Informer-编码器得到特征向量；
首先，定义行人的观测轨迹序列和未来真实轨迹序列，具体表达式如下：
Figure FDA0003100575770000011
Figure FDA0003100575770000012
其中，N表示轨迹的总条数，Xi表示第i条观测轨迹，tobs表示观测轨迹持续的时间；Yi表示第i条未来真实轨迹，tpred表示未来轨迹持续的时间；
Figure FDA0003100575770000013
表示轨迹i在t时刻的坐标；
步骤S111，输入观测轨迹序列；
步骤S112，对模式进行判断，若不处在训练阶段，则直接到步骤S114；若处在训练阶段，则跳到步骤S113；
步骤S113，输入未来真实轨迹序列；
步骤S114，对序列进行位置编码；位置编码的公式如下：
Figure FDA0003100575770000014
其中，PE表示被编码的向量，其中t表示坐标在序列中的位置；2k或2k+1表示向量的第2k或2k+1个维度，编码的维度为dmodel；最后，把2维的坐标序列映射到dmodel维度，并和位置编码后的向量PE进行相加，得到嵌入位置信息后的高维向量，具体的公式如下：
Figure FDA0003100575770000015
其中，δ表示多层感知机，Wee是其对应的参数，PE是位置编码后的向量，
Figure FDA0003100575770000016
是嵌入位置信息的高维向量；
步骤S115，Informer-编码器对序列进行编码，得到特征向量；在训练阶段，编码器需要对观测轨迹和未来真实轨迹进行编码，分别输出两个特征向量hX和hY；在推理阶段，未来真实轨迹不可知，所以只对观测轨迹进行编码得到hX，具体的计算过程如下：
Figure FDA0003100575770000017
Figure FDA0003100575770000021
其中，Encoder表示Informer-编码器，Wencoder是其对应的参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于Informer的行人轨迹预测方法，其特征在于：在所述步骤S120中，隐变量预测器采用条件变分自编码器网络，网络包含先验网络和识别网络两个子网络；测试阶段只使用先验网络，并基于先验网络得到隐变量；训练阶段同时使用先验网络和识别网络，并基于识别网络得到隐变量；识别网络
Figure FDA0003100575770000022
是后验概率Q(Z|X,Y)的实现，先验网络Pθ(Z|X)是先验概率P(Z|X)的实现，其中
Figure FDA0003100575770000023
θ分别是两个网络对应的参数；
步骤S121，观测轨迹的特征向量hX通过先验网络计算高斯分布的均值μp和方差∑p，得到N(μp,∑p)；
步骤S122，判断当前所处的模式，若不在训练阶段，则直接跳到步骤S126；若在训练阶段，则跳到步骤S123；
步骤S123，输入未来真实轨迹的特征向量hY，并通过识别网络计算高斯分布的均值μq和方差∑q，得到N(μq,∑q)；
步骤S124，计算N(μq,∑q)和和N(μp,∑p)之间的KL散度，让概率P(Z|X)逼近Q(Z|X,Y)，具体计算公式如下：
LKLD＝KLD(N(μq,∑q)||N(μp,∑p))
其中，KLD表示KL散度函数，LKLD表示KL散度损失；
步骤S125，基于识别网络生成的概率分布N(μq,∑q)，采样得到隐变量h；
步骤S126，基于先验网络生成的概率分布N(μp,∑p)，采样得到隐变量h。
4.根据权利要求1所述的一种基于Informer的行人轨迹预测方法，其特征在于：在所述步骤S130中，轨迹关键点选择中间点和终点，即
Figure FDA0003100575770000024
和
Figure FDA0003100575770000025
时刻的坐标，分别记作p1和p2；通过两个多层感知机MLP1和MLP2分别来预测p1和p2，具体的计算公式如下：
p1＝δ(h；W1)
p2＝δ(h；W2)
其中，δ表示多层感知机，h是隐变量，W1和W2是两个网络对应的参数；
Informer-解码器的输入包含开始符号Xtoken和占位符X0两部分，长度分别为
Figure FDA0003100575770000026
和tpred；Xtoken采用Xi在
Figure FDA0003100575770000027
时间内序列来初始化；X0在
Figure FDA0003100575770000028
和tpred位置分别用p1和p2初始化，其余部分用0初始化。
5.根据权利要求1所述的一种行人轨迹预测方法，其特征在于：在所述步骤S140中，对Informer-解码器的初始化序列进行位置编码，将位置编码后的序列输入Informer-解码器并结合隐变量产生特征向量，基于特征向量生成预测轨迹，最后计算损失函数；
步骤S141，对初始化序列进行位置编码，位置编码的方法与步骤S114相同；生成的位置嵌入表示为
Figure FDA0003100575770000031
步骤S142，结合隐变量h和
Figure FDA0003100575770000032
生成特征向量
Figure FDA0003100575770000033
具体计算公式如下：
Figure FDA0003100575770000034
其中，Decoder表示Informer-解码器，Wdecoder是其对应的参数；
步骤S143，将特征向量经过全连接层生成预测轨迹
Figure FDA0003100575770000035
具体公式如下：
Figure FDA0003100575770000036
其中，ψ表示全连接层，Wψ是其对应的参数；
步骤S144，计算损失函数L，输出为多模态轨迹，记第k条轨迹为
Figure FDA0003100575770000037
损失函数包含两部分，一部分是多样性损失函数，另一部分是KL散度损失，多样性损失函数为多条轨迹的最小误差，L的具体表达式如下：
Figure FDA0003100575770000038
6.根据权利要求1所述的一种基于Informer的行人轨迹预测方法，其特征在于：所述的隐变量预测器可以用高斯随机神经网络、混合高斯随机神经网络和条件变分自编码器的网络。
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