该论文提出了一种用于行人轨迹预测的新方法，称为多阶段目标驱动网络 (MGNet)。通过预测中间阶段目标来生成轨迹，以减小预测误差。MGNet 包括条件变分自编码器 (CVAE)、注意力模块和多阶段目标评估器等主要组件。我们通过对 JAAD 和 PIE 数据集进行全面实验，并与最先进的算法进行比较评估，证明了 MGNet 的有效性。

Jun, 2024

通过使用 SoFGAN 模型，结合了 GAN、SFM 和 CVAE 模块，能够准确预测人的运动轨迹，降低碰撞风险，且具有低计算成本。

Nov, 2023

本文提出了一种使用稀疏图卷积网络来进行行人轨迹预测的方法，其中用稀疏定向空间图来明确建模稀疏定向交互，用稀疏定向时间图来建模运动趋势，并通过融合两种稀疏图的方法估计轨迹预测的双高斯分布参数，实验结果表明，该方法在平均偏离误差和最终偏离误差上优于现有方法。

Apr, 2021

本文介绍了一种基于自主行车的防撞技术，包括预测行人通过模拟其自身运动规划、推断可能的目的地、规划阶段和行为模式预测的神经网络。实验结果表明，系统能够准确地预测目的地和轨迹。

Jun, 2017

GSGFormer 是一个创新的生成模型，能够考虑复杂的相互作用并提供大量潜在的行为模式来预测行人的轨迹。通过采用异构图神经网络捕捉行人、语义地图和潜在目的地之间的相互作用，以及使用 Transformer 模块提取时间特征和采用 CVAE-Residual-GMM 模块生成多样的行为模态，GSGFormer 在多个公共数据集上的评估中不仅超过了领先方法的表现（在数据充足时），而且在数据有限时仍具有竞争力。

Dec, 2023

本研究通过提出 Social-STGCNN 方法，并将交互建模为图形而避免聚合方法的使用，提高人类与自主车辆之间模型交互的时效及准确性，同时提高参数及推理速度，且即使训练数据量减少可仍得出表现优异的结果。

Feb, 2020

通过使用动态构建的有向社交图和时序随机方法与 LSTMs 结合的预测，并结合个人、社交特征为目标生成的代表，成功预测了行人轨迹，特别是在拥挤的场景中。

Jul, 2019

本文介绍了一种使用概率多模式预测方法和社交影响建模的新型 GAN，可有效预测人群行为和行人意图，以达到更好的自动驾驶和移动机器人导航效果。

Jun, 2020

通过使用场景上下文和观察到的轨迹预测目标点，再根据目标点预测未来轨迹，GoalNet 可以显著提高行人轨迹预测的性能。

Feb, 2024

本文提出了一种新的基于 2D 卷积模型的行人轨迹预测方法，采用了高效的数据表示和强大的数据增强技术，在 ETH 和 TrajNet 数据集上实现了最优结果。另外，对于以前用于建模社交信息的占据方法进行了实验性探究，并得出这些方法无法捕捉社交交互的经验结论。

Oct, 2020