2023年3月23日，TOPS第122期组会于通达馆A436线下举行。本期组会由2019级李建强博士为大家分享《基于骑行偏好学习的非机动车适应性行为预测》的相关内容，课题组全体师生出席了本次会议。

李建强汇报时刻

李建强首先介绍了非机动车轨迹预测的研究背景。他指出，在现实需求方面，可靠预测非机动车的差异化个体行为，避免预测失效，是提升自动驾驶交互能力的关键；在理论需求方面，目前平均化特征学习为主的离线预测模型，无法适应于适应性行为预测。因此为实现适应性行为预测，需要了解个性化骑行偏好并能实现在线更新偏好参数，从而基于个性化偏好实现适应性预测。进一步地，李建强从轨迹预测方法、骑行偏好研究和适应性预测三个方面进行文献综述研究。

汇报内容

在方法论方面，李建强逐步介绍了预测框架、基线模型、基于预测-观测反馈的骑行偏好识别、骑行偏好在线更新。结合基线预测模型，并依托于个性化骑行偏好参数，实现适应性行为预测。在案例分析方面，李建强以仙霞路-剑河路交叉口数据集作为案例，通过基于个体的连续预测分析进行模型验证。最后，李建强总结了研究结论及不足，并对未来工作进行展望。

汇报内容

在讨论环节，李建强与各位老师、同学进行了深入的交流。

孙剑老师在学术研究中的表述规范性和严谨性方面提出了建议，并建议进一步提升轨迹预测时长及预测准确性；倪颖老师在预测方法选择及模型预测效率方面提出了建议；杭鹏老师就多车轨迹预测可行性方面进行了提问；梁浩阳博士对如何考虑外界场景的干扰和交互进行了提问。

随后，2022级博士生聂通就时间序列模型的选择及其效果进行了提问，2022级硕士生刘佳琦就历史轨迹数据可靠性和准确性方面进行了提问。

汇报内容

至此，本次组会圆满结束。