ミシガン大学の研究チームは、自動運転車において、既存の技術よりも高い精度で歩行者の動きを認識および予測するシステム「Bio-LSTM」を発表しました。これにより、自動運転車周囲の歩行者(1人または複数)の体がどう動くかの次のステップと、次の場所を予測することがより正確になりました 論文:Bio-LSTM: A Biomechanically Inspired RecurrentNeural Network for 3D Pedestrian Poseand Gait Prediction 人間の物理的な制約を組み込んだ姿勢推定 現実の世界で車が動いて相互作用するのであれば、歩行者がどこへ向かうのかという予測が、車が次に進むところと一致しないようにする必要があります。 つまり、車両に必要な予測力を持たせ、人間の歩行のペース(周期性)、手足の対称性、歩行中の安定性、足の配置の影響などを把握する