会员服务
MoDELS · 论文 · 设计 · Robot ·
2023 年 9 月 26 日
Modeling Evacuee Behavior for Robot-Guided Emergency Evacuation
翻译：暂无翻译
Mollik Nayyar,Alan Wagner
Mollik Nayyar,Alan Wagner
from arxiv, Presented at Social Robot Navigation: Advances and Evaluation. In conjunction with: IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2022

This paper considers the problem of developing suitable behavior models of human evacuees during a robot-guided emergency evacuation. We describe our recent research developing behavior models of evacuees and potential future uses of these models. This paper considers how behavior models can contribute to the development and design of emergency evacuation simulations in order to improve social navigation during an evacuation.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议，是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列，由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来，模型涵盖了建模的各个方面，从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景，包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛，参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会，并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接：http://www.modelsconference.org/
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
23+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Diffusion Shape Prior for Wrinkle-Accurate Cloth Registration
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月10日
Real-Time Neural Rasterization for Large Scenes
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月9日
Foundation Models for Generalist Geospatial Artificial Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Energy-Constrained Programmable Matter Under Unfair Adversaries
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Mechanically-Inflatable Bio-Inspired Locomotion for Robotic Pipeline Inspection
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月7日
Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction
Arxiv
42+阅读 · 2022年8月2日
Interpretable CNNs for Object Classification
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Learning Conceptual-Contextual Embeddings for Medical Text
Arxiv
13+阅读 · 2020年3月12日
Learning Conceptual-Contexual Embeddings for Medical Text
Arxiv
27+阅读 · 2019年8月16日
Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
MoDELS
论文
设计
Robot
相关VIP内容
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
【CVPR 2022】一个完全无监督的框架，从噪声和部分测量中学习图像，Robust Equivariant Imaging: a fully unsupervised framework for learning to image
专知会员服务
23+阅读 · 2022年3月3日
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
150+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Diffusion Shape Prior for Wrinkle-Accurate Cloth Registration
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月10日
Real-Time Neural Rasterization for Large Scenes
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月9日
Foundation Models for Generalist Geospatial Artificial Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Energy-Constrained Programmable Matter Under Unfair Adversaries
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月8日
Mechanically-Inflatable Bio-Inspired Locomotion for Robotic Pipeline Inspection
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月7日
Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Interaction
Arxiv
42+阅读 · 2022年8月2日
Interpretable CNNs for Object Classification
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Learning Conceptual-Contextual Embeddings for Medical Text
Arxiv
13+阅读 · 2020年3月12日
Learning Conceptual-Contexual Embeddings for Medical Text
Arxiv
27+阅读 · 2019年8月16日
Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
复多项式的核拓扑熵
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
36+阅读 · 2015年12月31日
Weyl半金属TaAs/NbAs在极端条件下的输运性质研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
海量Web用户生成内容物化关键技术
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top