1 行人的行为意图建模和预测
主要的论述文章包括：
（1）行人的行为意图建模和预测(上)；
（2）行人的行为意图建模和预测(下)；
（3）自动驾驶中路上行人的行为和意图理解及预测；
上面文章基本对目前主流的对行人的行为意图预测（即对行人进行轨迹预测）的文章进行了阐述。
简单的归纳分析：
- 和驾驶行为一样，不确定性和多模态是行人行为建模的挑战；
- 大多方法采用递归神经网络，如RNN/LSTM/GRU模型；
- 有采用对抗理论GAN，比如social GAN和Social Ways；
- 有采用增强学习（RL），本身RL和GAN之间有联系；
- 大多考虑环境的交互（interaction）模型，不管局部或者全局，这是对行人的社会属性建模；
- 对人群（grouping）和单个行人，社会行为建模会不同；
- 一些采用注意机制，比如social attention和Sophie；
- 对行人意图和行人活动类型的理解。
2 车辆的行为意图建模和预测
自动驾驶里面很重要的就是估计和预测交通情况。预测的来源就是路上各种物体的姿态和速度历史，高级的预测会包括可能的行动轨迹。
驾驶行为建模（DBM，driver behavior modeling）目的就是预测驾驶动作，预测驾驶员心思，还有环境因素，如下图所示：各种传感器和车载控制器CAN数据作为输入，预处理算法过滤数据，然后给各种应用提供预测模型。
基于深度学习的车辆行为意图建模和预测算法的论述文章包括：
（1）可以参考2019年12月25日英国的大学研究人员上传arXiv的综述《Deep Learning-based Vehicle Behaviour Prediction For Autonomous Driving Applications: A Review》；
（2）自动驾驶中的驾驶行为建模和预测方法；
（3）自动驾驶近期行为预测和规划的一些文章介绍（下）；
（4）自动驾驶近期行为预测和规划的一些文章介绍（附录）。
3 运动预测（Motion prediction）
（1）建模参与者间相互作用（interactions ）的机制总结
从科学上讲，运动预测对于理解人类行为和运动动力学很有用。这项任务的基本挑战之一是对场景约束进行建模，尤其是对角色之间的隐藏交互进行建模。 例如，在驾驶场景中，交通参与者（例如车辆和行人）以及交通条件和规则会相互影响，如下图所示。
来源《 Collaborative Motion Prediction via Neural Motion Message Passing》
参考论文《Collaborative Motion Prediction via Neural Motion Message Passing》中的论述，对交通参与者（traffic actors）间隐藏的相互作用进行建模的机制包括以下三种：
- 以空间为中心的机制（ spatial-centric mechanism）
它在统一的空间域中表示交通参与者的轨迹，并使用空间关系隐式地建模参与者之间的相互作用。如：
Social Conv^[1]^和MATF^[2]^利用交通参与者的空间结构来学习交互作用；ChauffeurNet^[3]^和Motion Prediction^[4]^将交通参与者的轨迹和场景背景编码为鸟瞰图像； FMNet^[5]^使用轻量级的CNN来实现实时推断； IntentNet ^[6]^将LiDAR数据与图像结合在一起。
- 社会机制（the social mechanism）
它将邻近交通参与者的信息汇总为社会表征（social representation），并广播给每个参与者。 这样，每个交通参与者都知道邻近信息。如：
Social LSTM^[7]^将最大池化作用于的邻近交通参与者；考虑长期间的相互作用，Social GAN^[8]^将最大池化应用于所有参与者；CIDNN^[9]^则在交通参与者的先验的位置嵌入之间使用内积。 但是，最大池化操作会忽略每个参与者的独特性，而内积运算会将所有交通参与者同等对待。 注意力操作（attention operation）^[10,11]^，以便交通参与者可以专注于关键的影响因素。 然而不可避免地，注意力操作伴随着计算复杂性的增加。
- 基于图的策略（graph-based mechanism）
它构造了一个图以显式地建模参与者之间的成对交互作用。如：
Social-BiGAT^[12]^基于图注意力网络（GAT）学习全局嵌入来表示场景中的交互。 Social Attention^[13]^和STGAT^[14]^分别通过使用时空图和LSTM捕获了随时间变化动态交互作用的变化。
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