提出了一种新颖的可传递图神经网络（T-GNN）框架，该框架在统一框架中联合进行轨迹预测和域对齐。 结果表明所提出的方法对于解决不同轨迹域之间的差异具有优越的性能。

Mar, 2022

该论文提出了一个图变换器结构来改进预测性能，捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异，并设计了一种自注意机制和域适应模块来提高模型的泛化能力。此外，还引入了一种考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估目的。使用 ETH 和 UCY 等流行的公共数据集验证和比较了所提出的框架，实验结果表明了我们提出的方案的改进性能。

Jan, 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

本文提出了一种循环自回归网络（RAN），它是一种时间生成建模框架，可以可靠地将物体轨迹与每个视频帧中的检测相关联，并通过内、外存储器来处理多个物体的外貌和运动动态。实验证明，我们的追踪方法在高度拥挤和遮挡的场景中具有鲁棒性，并在 MOT2015 和 2016 数据集上取得了排名最高的结果。

Nov, 2017

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

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

通过深度学习和计算机视觉技术，结合领域适应性实现驾驶行为几秒钟内的精准预测，提高驾驶辅助系统的性能和应用范围。

Feb, 2019

本文提出了一种基于时空图的长短期记忆神经网络，用于在拥挤环境中预测行人的轨迹，考虑与场景中的静态和动态元素的交互，结果表明，相比于其他方法，本方法在人类轨迹预测方面能够将平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别降低高达 55％和 61％。

Feb, 2019

提出了一种关注社交图转换网络的多模态轨迹预测方法，它结合了图卷积网络和 Transformer 网络，并通过生成稳定分辨率的伪图像来处理空时图，还设计了关注社交交互信息的模块。实验证明该模型在多个度量指标上最大限度地降低了位移误差，并显著减少碰撞的可能性，同时具备长时间预测的能力。

Dec, 2023