[簡介]

Perceptive Automata是一家總部位於波士頓的技術公司，該公司專注於解決自動駕駛汽車面臨最具挑戰性的問題之一：理解道路環境中行人的想法及動作狀態。透過車載的技術，了解行人姿勢、身體方向和頭部轉動，評估行人意圖。

在自動駕駛，行人運動軌跡檢測一直是難點之一，相比于前方車輛而言，行人的移動性方向更難預測。

行人過街所表現出的行為特點，大致可以分為四種類型：一是正常型：保持均速，穩步前進；
二是中途停駐型：橫越道路的途中，看到車輛較多，會停頓不前或猶豫不決；
三是中途加快型，這類行人過街多半是走到馬路中線後，看到汽車急速駛來，加快步伐搶行過街；
四是中途放慢型，這類行人過街通常先是急忙快步奔跑搶行穿越，待到達中線後一看，路上沒有汽車來往，於是放慢步速，穩步行進。

後三種類型對於安全過街都存在一定的危險，因為此時行人的意圖是駕駛難以預測的，容易造成駕駛員的判斷失誤而造成致命的危險。

在這家公司正在建構一個模組，讓自動駕駛能夠瞭解行人在道路上心中所想的意圖。通常，機器學習技術使用可被客觀測量的資料來訓練演算法。但在這樣的情況下，對於行人運動意圖和軌跡判斷並不是很實際。相反，軌跡感知依賴於人的主觀判斷來提供用於訓練其演算法的資料。
這家公司安排人觀看視訊短片，然後給出行人標籤，以人的視角來給出最佳判斷：是否行人試圖穿過街道，是否注意到周圍車輛。然後，工程師使用這個標記的視頻資料集來訓練機器學習演算法以做出相同類型的判斷。

在系統的視角會判識出人的意圖，如下圖會知道行人正在該台車的正面，有些動作，也正想過街。

有人走在路上，在該車的正面，但會知道他不會想過街

有行人沒有動作，但正在看著該台車子，也正想過街。

行人走在路人，但沒有看見車子，也判斷沒有想過街的意圖

看到有過街的姿勢，也可以辨識出要過街的意圖

參考自：http://www.jeepxie.net/article/938669.html
參考自：https://medium.com/perceptive-automata/introducing-perceptive-automata-human-intuition-for-self-driving-cars-3d2aaa05c083