基于行人轨迹预测的无人物流车运动规划社会力模型【附代码】
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（1）多模态社会力场模型与交互池化层构建：
将行人间作用力、行人与车辆作用力以及道路边界约束统一纳入一个参数化的社会力场，引入方向感知的社会力核函数，对同向与对向行人分别设置不同的作用力范围与强度系数。采用双通道图注意力网络构建交互池化层，一路捕捉行人相对位置的空间偏序关系，另一路通过时间卷积提取速度历史趋势，两路拼接后生成每个行人的交互上下文向量。池化层输出直接作为LSTM解码器的初始化隐状态，避免了传统Social LSTM的网格池化带来的空间量化误差。在DUT数据集上重新划分了考虑密集场景的行人组标注子集，通过最大似然估计与贝叶斯优化联合标定社会力模型的12个关键参数，最终对行人轨迹的平均位移误差降低至0.21 m，与Social‑GAN相比下降了约17%，特别在三人以上的群组交互场景中改善最为明显。
（2）基于条件生成对抗网络的轨迹预测与多目标姿态推理：
在生成器中以行人历史轨迹和由交互池化层得到的交互嵌入作为条件，采用带有谱归一化的转置卷积结构生成未来轨迹的候选序列。判别器使用双时间尺度的结构，一个分支处理整条轨迹的长程一致性，另一个分支以滑动窗口方式评估短程运动突变，两者输出加权融合形成对抗损失。为了捕获轨迹的多模态性，在潜在空间引入高斯混合模型采样，设定3个运动模式分量分别对应直行、减速与转向意图。在训练阶段除了使用WGAN‑GP损失外，还加入了一种轨迹平滑正则项，惩罚相邻时间步加速度变化率的二阶差分，避免预测轨迹出现高频抖动。针对行人未来4.8秒的预测，该模型在平均终端位移误差上达到0.38 m，且生成轨迹的物理可行性得分相比基线提升了约23%，为后续运动规划提供多条高质量的未来轨迹候选。
（3）风险场嵌入的模型预测控制运动规划：
利用轨迹预测中高斯混合模型的均值和方差构建时空风险场，风险值由各行人预测位置的概率密度叠加而成，并考虑行人运动方向建立各向异性的风险分布。将风险场投影到Frenet坐标系下，构建横向偏移与纵向速度的二维状态空间。在路径规划阶段，以五阶贝塞尔曲线的控制点作为决策变量，引入风险势场梯度和道路边界约束，采用带有信赖域的非线性优化求解器生成平滑路径；速度规划阶段通过求解带安全距离约束的二次规划问题生成纵向速度曲线，且在约束集中加入了行人预测轨迹的三倍标准差扩展碰撞包络。整体规划代价函数融合路径曲率、速度偏差、加速度平滑以及风险场积分值四项，通过帕累托前端采样得到最优轨迹。在PreScan‑CarSim联合仿真中设置行人过街和行人减速过街两种场景，与未使用行人预测的紧急制动策略相比，该方法的平均通行时间缩短了28%，最大减速度绝对值降低了0.9 m/s²，且零碰撞事故。"
"import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
# 社会力模型参数计算（示例）
class SocialForceField(nn.Module):
def __init__(self, n_ped=2, force_strength=2.1):
super().__init__()
self.A = force_strength
self.B = nn.Parameter(torch.tensor(1.5)) # 作用力范围参数
def forward(self, traj):
# traj: (n_ped, T, 2) 行人轨迹
forces = torch.zeros_like(traj[:, -1, :])
for i in range(traj.size
(0)):
distance = torch.sqrt(((traj[:, -1, :] - traj[i, -1, :])**2).sum(dim=1))
direction = (traj[:, -1, :] - traj[i, -1, :]) / (distance.unsqueeze(1)+1e-10)
forces[i] = self.A * torch.exp(-distance/self.B) * direction.sum(dim=0)
return forces
# 图注意力交互池化层
class GraphAttentionPooling(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim=64):
super().__init__()
self.w_q = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.w_k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.w_v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
def forward(self, feat):
# feat: (batch, ped, dim)
att = torch.softmax(torch.bmm(self.w_q(feat), self.w_k(feat).permute(0,2,1)), dim=-1)
pooled = torch.bmm(att, self.w_v(feat))
return pooled
# 生成对抗网络生成器（简化）
class TrajectoryGenerator(nn.Module):
def __init__(self, noise_dim=8, pred_len=12):
super().__init__()
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(noise_dim+64, 128), nn.ReLU(),
nn.Linear(128, pred_len*2)
)
def forward(self, noise, interaction_feat):
x = torch.cat([noise, interaction_feat], dim=1)
return self.fc(x).view(-1, 12, 2)
# 风险场计算
def compute_risk_field(pred_traj, grid_res=0.1):
# pred_traj: (ped, time, 2)
sigma = 0.5; extent = 10; grid_size = int(extent/grid_res)
risk_map = np.zeros((grid_size, grid_size))
for t in range(pred_traj.shape[1]):
for ped in range(pred_traj.shape[0]):
x, y = pred_traj[ped, t, :]
xi = int((x+extent/2)/grid_res); yi = int((y+extent/2)/grid_res)
# 高斯分布叠加
for i in range(-5,6):
for j in range(-5,6):
if 0<=xi+i<grid_size and 0<=yi+j<grid_size:
risk_map[xi+i, yi+j] += np.exp(-(i**2+j**2)/(2*sigma**2))
return risk_map / pred_traj.shape[1]
如有问题，可以直接沟通
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