human-move-transformer

로봇 급식실 안전 시뮬(robot-kitchen-safety-sim)용 보행자 궤적 예측 Transformer. 관측 8스텝(3.2s) → 예측 12스텝(4.8s), 2.5Hz(0.4s/스텝). multi-mode(minADE@3).

• model.pt — Transformer (build_transformer_net(h=64, layers=2, heads=4))
• model_tuned.pt — autoresearch 튜닝 변형
• 아키텍처·로더: 프로젝트 trajectory/learned_predictor.py (LearnedPredictor(net=build_transformer_net(), weights_path=...))
• 성능(sim GT 트랙, held-out): ADE@1.6s ~0.12m · ADE@4.8s ~0.38m · 정지반경 진입 recall ~0.73
• 학습 데이터: sim GT 궤적(합성). 실 궤적 데이터 아님.