本文提出了一种新颖的深度学习架构，用于从视频中进行概率未来预测。该模型可以预测城市场景中的未来语义、几何和运动，并将此表示用于控制自动驾驶车辆。

Mar, 2020

本文介绍了一种基于 Transformer 结构的神经预测框架来模拟车辆之间的社交关系和预测可能的轨迹，其中采用了多模态注意机制来解决运动预测的多模态问题，并在 Argoverse 运动预测数据集上得到了最佳预测精度。

Sep, 2021

该研究旨在提升基于实现值得信赖的人工智能设计需求的可靠性运动预测系统。其分析了当前评估基准的主要缺陷，提出了一个新的全面评估框架，并制定了用于模拟感知系统中的噪声的空间和时间鲁棒性评估方法。同时，提出了附加在多模态运动预测模型上的意图预测层，以提升输出的可解释性和生成更平衡的结果。最后，通过调查探讨了多模态轨迹和意图可视化中的不同元素来评估输出的可解释性。

Oct, 2022

可靠地预测道路行为是自动驾驶车辆安全规划的关键组成部分。本研究将连续轨迹表示为离散运动令牌序列，并将多智能体运动预测视为一个语言建模任务。我们的模型 MotionLM 具有多个优势：首先，它不需要锚点或明确的潜在变量优化来学习多模态分布；其次，我们利用标准的语言建模目标，通过最大化序列令牌的平均对数概率来实现；此外，该模型的顺序分解使得它能够进行时间因果条件推断。在 Waymo 开放动态数据集上，所提出的方法在多智能体运动预测方面取得了新的最先进性能，排名第一。

Sep, 2023

本文提出了一种概率框架，能够在任何驾驶场景下联合预测多个交通参与者的连续运动，并能够预测每个交互的持续时间，以提高预测性能和效率。该框架包含两个层次模块：上层模块预测预测车辆的意图，下层模块预测与其交互的场景中其他实体的运动，为自主车辆的决策制定和运动规划提供支持。

Oct, 2018

本文提出了一种解决多模态数据和场景下多主体交互的轨迹预测问题的方法，使用 convLSTM 结合 CVAE 进行多样性预测，通过多元化的数据集模拟，取得了比现有方法更好的效果

Jul, 2020

本研究提出了一个简单而有效的框架，可以通过利用前序训练数据中的潜在分布来预测合理的未来态势。该框架融合了一种新颖的优化方案，并且在量化和定性方面的实验中得到了显著的提高。同时，我们的方法可以与现有的随机预测模型无缝集成，具有预测未见类别运动的潜力。

Jul, 2020

本研究提出了一种基于场景物体的运动特征的像素级未来预测方法，采用隐式预测物体的未来状态并考虑它们之间的相互作用，通过全局轨迹水平的潜在随机变量对任务多模态进行克服，并在两个数据集上进行了实证验证。

Aug, 2019

该论文提出了一种新的基于 transformer 的系统 ——mmTransformer，它使用独立提案集生成和选择提案，并使用基于区域的训练策略诱导所生成提案的多样性。实验表明，该模型在运动预测方面具有最先进的性能，大大提高了预测轨迹的多样性和准确性。

Mar, 2021

自动驾驶中准确预测其他车辆 / 行人的运动轨迹非常重要，本文提出了一种基于多智能体张量融合网络的模型，可以模拟代理人之间的交互和约束以及环境场景等因素，从而实现对未来运动轨迹的精准预测，并在高速公路和行人数据集上表现出最先进的预测精度。

Apr, 2019