@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234143,
 author = {平位, 良介 and 西野, 恒},
 issue = {12},
 month = {May},
 note = {歩行者は，他の歩行者の動きを予測することで，歩行者どうしの衝突を回避している．同様に，ロボットが歩行者の未来の経路を予測することができれば，歩行者の間をスムーズに移動できるようになる．経路予測において，歩行者の動きが持つ複数の可能性を考慮するため，これまでに確率的な予測モデルが提案されてきた．しかし，既存手法の多くは，歩行者のような動く主体にのみ注目しており，壁や柱などの障害物を考慮できていない．障害物の情報を入力とするモデルもあるが，こうしたモデルは訓練データに過学習し，新しい環境に汎化することが難しいと考えられる．本研究では，周囲の物理的な環境を考慮し，新しい環境でも適切な予測ができるような，新しい歩行者経路予測モデルを提案する．我々は，拡散モデルによる既存の歩行者経路予測モデルを，ノイズ除去された経路における制約を通して，周囲の障害物に重ならない経路を自動的に生成するように拡張した．実験では，障害物の回避率と予測の精度を調べ，予測の正確さについて定量的な評価を行った．},
 title = {拡散モデルによる周囲環境を考慮した歩行者の経路予測},
 year = {2024}
}