拥挤环境中人际互动的几何图神经网络建模
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对在拥挤环境中建模人类轨迹的复杂性问题，提出了一种集成心理学领域知识的几何图神经网络架构，以模拟行人互动并预测未来轨迹。与以往完整图形的研究不同，我们通过行人的视野、运动方向和基于距离的核函数定义互动邻域，构建了人群的图形表示。评估结果显示，与之前的方法相比，我们的方法在预测准确性上显著提高，强调了整合领域知识与数据驱动方法在有效建模人群互动中的重要性。
本研究提出了一种结合心理学知识的几何图神经网络架构，用于模拟人群互动和预测轨迹。通过定义互动邻域，结果表明该方法显著提高了预测准确性，强调了领域知识与数据驱动方法结合的重要性。
