预测驾驶行为或其他传感器测量是自主驱动系统的基本组成部分。通常是现实世界多变量序列数据难以模拟，因为潜在的动态是非线性的，并且观察是嘈杂的。此外，驾驶数据通常可以在分布中多传，这意味着存在不同的预测，但平均可能会损害模型性能。为解决此问题，我们提出了对非线性和多模态时间序列数据的有效推理和预测的转换复发性卡尔曼网络（SRKN）。该模型在几个卡尔曼滤波器之间切换，该滤波器以分解潜在状态模拟动态的不同方面。我们经验测试了在玩具数据集上产生的可扩展和可解释的深度状态空间模型，并在波尔图中的出租车实际驾驶数据。在所有情况下，该模型可以捕获数据中动态的多模式性质。
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