歩行者の動きを45m先まで予測するAI、バイオメカニクス着想のRNNで自動運転を安全に
ミシガン大学の研究チームが、歩行者のポーズ(左右確認、スマホ操作等)から次の動作を予測するAIを開発。従来の静止画ベース認識を超え、数秒の動画クリップから3次元動きを予測します。バイオメカニクス(左右対称性、歩行周期性)を組み込んだLSTMネットワークを使用。
高精度な予測性能
- 1秒後:中央値誤差約10 cm
- 6秒後:80 cm未満
- 従来手法は最大700 cmの誤差
物理制約(最高速度、飛べない等)を組み込み探索空間を削減。PedXデータセットで2基のTITAN X GPU訓練、1人あたり1 ms/フレームで推論。歩行者予測精度を大幅向上し、二足ロボット歩行研究やリハビリ支援への応用も期待されます。
参考文献: arXiv:1809.03705 | University of Michigan
産業技術
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