我们提出了 SingularTrajectory，一个基于扩散的通用路径预测框架，通过统一各种人类动力学表示，缩小了不同任务之间的性能差距。

Mar, 2024

我们提出了一种轻量级的等变规划模型，它在生成所有车辆的多模态联合预测并选择一个模态作为自主计划时，结合了运动预测和轨迹规划。通过嵌入车辆位置并在潜在空间中沿着高级路线指导自主车辆，我们的方法提供了具有目标导向行为的等变规划，同时在保持等变性的同时不强制汽车始终沿着确切的路线行驶。我们在具有挑战性的 nuScenes 数据集上进行实验，结果表明，我们规划的轨迹在输入场景的旋转平移下稳定，验证了我们模型的等变性。尽管只使用了数据集的一小部分进行训练，但我们的方法在 3 秒内改善了 20.6％的 L2 距离，并超过了最先进的方法。

Mar, 2024

使用可学习的图像提示将预训练的人体轨迹预测器的输入增强，从而使预测器能够从极少量的新数据中推断出部署场景的趋势，从而解决特定场景下的人体轨迹预测问题。

Dec, 2023

基于 LSTM 模型及人际交互、过往观测、周围空间语义等多重因素，预测人在城市场景中的运动方向的方法在测试中证明比传统 LSTM 模型准确，成为开发自动驾驶车辆与社交性机器人必不可少的一步。

Sep, 2019

通过 TSRVF 框架，学习低维度的 embedding，从而使每个动作轨迹映射到一个欧几里得空间中的单个点，并将仅在时间变化方面有所不同的轨迹映射到同一个点，从而有效地处理具有时间变异性的人体行为分析数据

Mar, 2016

介绍一种概率模型 (LB-EBM) 用于多样化的人类轨迹预测，该模型通过定义在潜在空间中的代价函数来考虑运动历史和社交背景，并且采用经验演示进行学习。从该模型中采样或优化得出信念向量，用于路径规划和长程轨迹预测，并在数据集上表现优于之前的最佳方法。

Apr, 2021

本文提出了一种基于场景进行评估的新模式，以评估自主行驶系统中行人轨迹预测算法的挑战，并通过实证评估在多模态来源数据的融合和有效的分层方式下取得了显著的改进。

Oct, 2023

通过引入 Social-Transmotion，我们介绍了一种利用 transformer 处理多样化和大量视觉线索、捕捉人类行为多模态特性的通用模型，在人类轨迹预测任务中翻译自然语言处理中 prompt 的思想并扩充了轨迹数据，从而实现了增强的人类轨迹预测效果。

Dec, 2023

我们提出了一种新颖的解决方案，用于预测行人的未来轨迹。我们的方法使用多模态编码 - 解码变换器架构，以行人位置和自车速度作为输入。值得注意的是，我们的解码器一次性预测整个未来轨迹，而不进行一步预测，这使得该方法适用于嵌入式边缘部署。我们在两个流行数据集 PIE 和 JAAD 上进行了详细实验和评估，定量结果证明我们所提出的模型在 0.5、1.0 和 1.5 秒三个时间范围内始终具有最低误差，并且相对于现有最先进技术的速度更快。此外，消融实验证明了我们方法的关键多模态配置的影响。

Jul, 2023

本文提出了一种应用社交条件变分自动编码器（SocialCVAE）来预测行人轨迹的方法，该方法利用条件变分自动编码器（CVAE）来探索人类运动决策中的行为不确定性，通过使用基于能量的相互作用模型生成交互能量图，提高了行人轨迹预测的准确性。

Feb, 2024