在现实世界中，道路使用者的轨迹预测很具有挑战性，因为它们的运动模式是随机且复杂的。以前以行人为导向的作品已经成功地模拟了行人之间的复杂交互作用，但是当涉及其他类型的道路使用者（例如，汽车，骑自行车的人等）时，无法预测轨迹，因为他们忽略了用户类型。尽管最近的一些作品与用户标签信息构建了密集连接的图形，但它们遭受了多余的空间相互作用和时间依赖性。为了解决这些问题，我们提出了多类SGCN，这是一种基于稀疏的图形卷积网络的多级轨迹预测方法，该方法考虑了速度和代理标签信息，并使用新颖的交互掩码来适应基于空间和时间连接的基础。在他们的互动分数上。所提出的方法在斯坦福无人机数据集上大大优于最先进的方法，提供了更现实和合理的轨迹预测。

行人轨迹预测是自动驾驶的重要技术，近年来已成为研究热点。以前的方法主要依靠行人的位置关系来模型社交互动，这显然不足以代表实际情况中的复杂病例。此外，大多数现有工作通常通常将场景交互模块作为独立分支介绍，并在轨迹生成过程中嵌入社交交互功能，而不是同时执行社交交互和场景交互，这可能破坏轨迹预测的合理性。在本文中，我们提出了一个名为社会软关注图卷积网络（SSAGCN）的一个新的预测模型，旨在同时处理行人和环境之间的行人和场景相互作用之间的社交互动。详细说明，在建模社交互动时，我们提出了一种新的\ EMPH {社会软关注功能}，其充分考虑了行人之间的各种交互因素。并且它可以基于各种情况下的不同因素来区分行人周围的人行力的影响。对于物理互动，我们提出了一个新的\ emph {顺序场景共享机制}。每个时刻在每个时刻对一个代理的影响可以通过社会柔和关注与其他邻居共享，因此场景的影响在空间和时间尺寸中都是扩展。在这些改进的帮助下，我们成功地获得了社会和身体上可接受的预测轨迹。公共可用数据集的实验证明了SSAGCN的有效性，并取得了最先进的结果。

了解代理之间的复杂社交互动是轨迹预测的关键挑战。大多数现有方法考虑成对交通代理或在局域之间的相互作用，而相互作用的性质是无限的，涉及同时不确定的代理和非局部区域。此外，它们对不同类别的代理商来说，它们同样对待异质的交通代理，同时忽视人们在IFFerent类别的交通代理中的多种反应模式。为了解决这些问题，我们提出了一个简单但有效的无限邻域交互网络（UNIN），其预测多个类别中异构代理的轨迹。具体地，所提出的无限邻域交互模块同时产生相互作用涉及的所有代理的融合特征，其适用于任何数量的代理和任何范围的交互区域。同时，提出了一个分层图注意模块，以获取类别到类别的交互和代理到代理交互。最后，估计高斯混合模型的参数用于产生未来轨迹。基准数据集的广泛实验结果表明，通过最先进的方法对我们的方法进行了显着改进。

为了安全和合理地参与密集和异质的交通，自动驾驶汽车需要充分分析周围交通代理的运动模式，并准确预测其未来的轨迹。这是具有挑战性的，因为交通代理的轨迹不仅受交通代理本身的影响，而且还受到彼此的空间互动的影响。以前的方法通常依赖于长期短期存储网络（LSTMS）的顺序逐步处理，并仅提取单型交通代理之间的空间邻居之间的相互作用。我们提出了时空变压器网络（S2TNET），该网络通过时空变压器对时空相互作用进行建模，并通过时间变压器处理颞序序列。我们将其他类别，形状和标题信息输入到我们的网络中，以处理交通代理的异质性。在Apolloscape轨迹数据集上，所提出的方法在平均值和最终位移误差的加权总和上优于Apolloscape轨迹数据集的最先进方法。我们的代码可在https://github.com/chenghuang66/s2tnet上找到。

在智能系统（例如自动驾驶和机器人导航）中，轨迹预测一直是一个长期存在的问题。最近在大规模基准测试的最新模型一直在迅速推动性能的极限，主要集中于提高预测准确性。但是，这些模型对效率的强调较少，这对于实时应用至关重要。本文提出了一个名为Gatraj的基于注意力的图形模型，其预测速度要高得多。代理的时空动力学，例如行人或车辆，是通过注意机制建模的。代理之间的相互作用是通过图卷积网络建模的。我们还实施了拉普拉斯混合物解码器，以减轻模式崩溃，并为每个代理生成多种模式预测。我们的模型以在多个开放数据集上测试的更高预测速度与最先进的模型相同的性能。

Motion prediction systems aim to capture the future behavior of traffic scenarios enabling autonomous vehicles to perform safe and efficient planning. The evolution of these scenarios is highly uncertain and depends on the interactions of agents with static and dynamic objects in the scene. GNN-based approaches have recently gained attention as they are well suited to naturally model these interactions. However, one of the main challenges that remains unexplored is how to address the complexity and opacity of these models in order to deal with the transparency requirements for autonomous driving systems, which includes aspects such as interpretability and explainability. In this work, we aim to improve the explainability of motion prediction systems by using different approaches. First, we propose a new Explainable Heterogeneous Graph-based Policy (XHGP) model based on an heterograph representation of the traffic scene and lane-graph traversals, which learns interaction behaviors using object-level and type-level attention. This learned attention provides information about the most important agents and interactions in the scene. Second, we explore this same idea with the explanations provided by GNNExplainer. Third, we apply counterfactual reasoning to provide explanations of selected individual scenarios by exploring the sensitivity of the trained model to changes made to the input data, i.e., masking some elements of the scene, modifying trajectories, and adding or removing dynamic agents. The explainability analysis provided in this paper is a first step towards more transparent and reliable motion prediction systems, important from the perspective of the user, developers and regulatory agencies. The code to reproduce this work is publicly available at https://github.com/sancarlim/Explainable-MP/tree/v1.1.

轨迹预测旨在预测代理商可能的未来位置，考虑到他们的观察以及视频背景。这是许多自主平台所要求的，如跟踪，检测，机器人导航，自动驾驶汽车和许多其他电脑视觉应用。无论是代理人的内部人格因素，与社区的互动行为，还是周围环境的影响，所有这些都可能代表对代理商的未来计划的影响。然而，许多以前的方法模型和预测具有相同策略或“单曲”特征分布的代理商的行为，使其具有挑战性地给出足够的风格差异的预测。该稿件提出了利用风格假设和程式化预测的两个子网的多种式网络（MSN），以共同地以新颖的分类方式提供代理多种准式预测。我们使用代理人的终点计划及其交互上下文作为行为分类的基础，以便通过网络中的一系列样式通道自适应地学习多种不同的行为样式。然后，我们假设目标代理将根据这些分类样式中的每一个规划他们未来的行为，从而利用不同的风格频道，以便并行地提供具有重要风格差异的一系列预测。实验表明，所提出的MSN在两个广泛使用的数据集上以最新的最先进的方法优于10 \％-20 \％，并且定性地提出了更好的多样式特性。

速度控制预测是驾驶员行为分析中一个具有挑战性的问题，旨在预测驾驶员在控制车速（例如制动或加速度）中的未来行动。在本文中，我们尝试仅使用以自我为中心的视频数据来应对这一挑战，与使用第三人称视图数据或额外的车辆传感器数据（例如GPS或两者）的文献中的大多数作品相比。为此，我们提出了一个基于新型的图形卷积网络（GCN）网络，即Egospeed-net。我们的动机是，随着时间的推移，对象的位置变化可以为我们提供非常有用的线索，以预测未来的速度变化。我们首先使用完全连接的图形图将每个类的对象之间的空间关系建模，并在其上应用GCN进行特征提取。然后，我们利用一个长期的短期内存网络将每个类别的此类特征随着时间的流逝融合到矢量中，加入此类矢量并使用多层perceptron分类器预测速度控制动作。我们在本田研究所驾驶数据集上进行了广泛的实验，并证明了Egospeed-NET的出色性能。

轨迹预测在智能车辆或社会机器人领域发挥着关键作用。最近的作品侧重于建模空间社会影响或时间运动注意，但忽视了运动的固有特征，即移动趋势和驾驶意图。本文提出了一种用于车辆轨迹预测的无背景的分层运动编码器 - 解码器网络（HMNET）。 HMNET首先揭示了运动的分层差异，以编码具有高富有动态趋势和驾驶意图的高效力的物理兼容模式。然后，根据位置 - 速度 - 加速相关模式分层地分层地构建多模式预测的目标（端点）。此外，我们介绍了一个修改的社交池模块，它考虑了某些运动属性来代表社交交互。 HMNET可以实现准确，单峰/多模式和物理上兼容的预测。三个公共轨迹预测数据集的实验，即NGSIM，高达和交互表明，我们的模型定量和定性地实现了最先进的性能。我们将在此处发布我们的代码：https：//github.com/xuedashuai/hmnet。

揭开多个代理之间的相互作用与过去的轨迹之间的相互作用至关重要。但是，以前的作品主要考虑与有限的关系推理的静态，成对的相互作用。为了促进更全面的互动建模和关系推理，我们提出了Dyngroupnet，这是一个动态群体感知的网络，i）可以在高度动态的场景中建模时间变化的交互； ii）捕获配对和小组互动； iii）理由互动强度和类别没有直接监督。基于Dyngroupnet，我们进一步设计了一个预测系统，以预测具有动态关系推理的社会合理轨迹。提出的预测系统利用高斯混合模型，多个抽样和预测细化，分别促进预测多样性，训练稳定性和轨迹平滑度。广泛的实验表明：1）dyngroupnet可以捕获随时间变化的群体行为，在轨迹预测过程中推断时间变化的交互类别和相互作用强度，而无需在物理模拟数据集上进行任何关系监督； 2）dyngroupnet优于最先进的轨迹预测方法，其显着改善22.6％/28.0％，26.9％/34.9％，5.1％/13.0％的ADE/FDE在NBA，NFL足球和SDD Datasets上的ADE/FDE并在ETH-COY数据集上实现最先进的性能。

小鼠的自动社会行为分析已成为行为神经科学中越来越流行的研究领域。最近，已使用姿势信息（即关键点或骨骼的位置）来解释小鼠的社会行为。然而，很少在现有方法中研究了小鼠关键点基础的社会互动信息的有效编码和解码。特别是，由于高度变形的身体形状和模棱两可的运动模式，建模小鼠之间复杂的社交互动是一项挑战。为了处理交互建模问题，我们在这里提出了一个跨骨骼相互作用图聚合网络（CS-IGANET），以学习自由相互作用的小鼠的丰富动力学，其中使用了跨骨骼节点级交互模块（CS-NLI）建模多级相互作用（即内部，间和跨骨骼相互作用）。此外，我们设计了一种新颖的互动感知变压器（IAT），以动态学习社交行为的图形表示，并更新节点级表示，并在我们提出的互动意识到的自我注意力下的机制的指导下。最后，为了增强我们的模型的表示能力，提出了辅助自我监督的学习任务来衡量跨骨骼节点之间的相似性。标准CRMI13-SKERTON和我们的PDMB-Skeleton数据集的实验结果表明，我们所提出的模型的表现优于其他几种最先进的方法。

对于各种现实生活中的应用，例如自动驾驶和机器人运动计划，行人轨迹预测是一项重要且具有挑战性的任务。除了生成一条未来的路径外，预测多个合理的未来路径在最近的一些轨迹预测方面变得流行。但是，现有方法通常强调行人与周边地区之间的空间相互作用，但忽略了预测的平稳性和时间一致性。我们的模型旨在通过建模基于历史轨迹的多路径来预测多个基于图形的空间变压器与使用内存图的轨迹平滑算法相结合的轨迹平滑算法。我们的方法可以全面利用空间信息，并纠正时间上不一致的轨迹（例如，尖锐的转弯）。我们还提出了一个名为“轨迹使用百分比”的新评估度量，以评估各种多未实现预测的全面性。我们的广泛实验表明，所提出的模型在多未来的预测和单一预测的竞争结果上实现了最先进的表现。在https://github.com/jacobieee/st-mr上发布的代码。

预测动态场景中的行人轨迹仍然是各种应用中的关键问题，例如自主驾驶和社会意识的机器人。由于人类和人类对象的相互作用和人类随机性引起的未来不确定性，这种预测是挑战。基于生成式模型的方法通过采样潜在变量来处理未来的不确定性。然而，很少有研究探索了潜在变量的产生。在这项工作中，我们提出了具有伪Oracle（TPPO）的轨迹预测器，这是一种基于模型的基于模型的轨迹预测因子。第一个伪甲骨文是行人的移动方向，第二个是从地面真理轨迹估计的潜在变量。社会注意力模块用于基于行人移动方向与未来轨迹之间的相关性聚集邻居的交互。这种相关性受到行人的未来轨迹往往受到前方行人的影响。提出了一种潜在的变量预测器来估计观察和地面轨迹的潜在可变分布。此外，在训练期间，这两个分布之间的间隙最小化。因此，潜在的变量预测器可以估计观察到的轨迹的潜变量，以近似从地面真理轨迹估计。我们将TPPO与在几个公共数据集上的相关方法进行比较。结果表明，TPPO优于最先进的方法，具有低平均和最终位移误差。作为测试期间的采样时间下降，消融研究表明预测性能不会显着降低。

建模人行走的动力是对计算机视觉的长期兴趣的问题。许多涉及行人轨迹预测的以前的作品将一组特定的单个动作定义为隐式模型组动作。在本文中，我们介绍了一个名为GP-GRAPH的新颖架构，该架构具有集体的小组表示，用于在拥挤的环境中有效的人行道轨迹预测，并且与所有类型的现有方法兼容。 GP-GRAPH的一个关键思想是将个人和小组关系的关系作为图表表示。为此，GP-Graph首先学会将每个行人分配给最可能的行为组。然后，使用此分配信息，GP编写是图形的组内和组间相互作用，分别考虑了组和群体关系中的人类关系。要具体，对于小组内相互作用，我们掩盖了相关组中的行人图边缘。我们还建议小组合并和不致密操作，以代表一个具有多个行人作为一个图节点的小组。最后，GP-GRAPH从两个组相互作用的综合特征中渗透了一个可获得社会上可接受的未来轨迹的概率图。此外，我们介绍了一个小组潜在的矢量抽样，以确保对一系列可能的未来轨迹的集体推断。进行了广泛的实验来验证我们的体系结构的有效性，该实验证明了通过公开可用的基准测试的绩效一致。代码可在https://github.com/inhwanbae/gpgraph上公开获取。

安全可靠的自主驾驶堆栈（AD）的设计是我们时代最具挑战性的任务之一。预计这些广告将在具有完全自主权的高度动态环境中驱动，并且比人类更大的可靠性。从这个意义上讲，要高效，安全地浏览任意复杂的流量情景，广告必须具有预测周围参与者的未来轨迹的能力。当前的最新模型通常基于复发，图形和卷积网络，在车辆预测的背景下取得了明显的结果。在本文中，我们探讨了在生成模型进行运动预测中注意力的影响，考虑到物理和社会环境以计算最合理的轨迹。我们首先使用LSTM网络对过去的轨迹进行编码，该网络是计算社会背景的多头自我发言模块的输入。另一方面，我们制定了一个加权插值来计算最后一个观测框中的速度和方向，以便计算可接受的目标点，从HDMAP信息的可驱动的HDMAP信息中提取，这代表了我们的物理环境。最后，我们的发电机的输入是从多元正态分布采样的白噪声矢量，而社会和物理环境则是其条件，以预测可行的轨迹。我们使用Argoverse运动预测基准1.1验证我们的方法，从而实现竞争性的单峰结果。

移动网络流量预测是日常网络操作中的关键功能之一。商业移动网络大，异质，复杂，动态。这些内在特征使得移动网络流量预测远离诸如最近的高级算法，例如基于Graph卷积网络的预测方法和各种关注机制，也已经证明是在车辆交通预测中成功的。在本文中，我们将问题作为空间序列预测任务。我们提出了一种新的深度学习网络架构，自适应多接收领域空间 - 时间图卷积网络（AMF-STGCN），以模拟移动基站的交通动态。 AMF-STGCN扩展了GCN（1）在移动网络中联合建模的复杂空间 - 时间依赖性，（2）应用注意机制捕获异构基站的各种接收领域，（3）基于完全连接的额外解码器引入额外的解码器深网络以多阶段预测征服错误传播挑战。来自两个不同域的四个真实数据集的实验一致地显示AMF-STGCN优于最先进的方法。

准确的交通预测对于智能城市实现交通控制，路线计划和流动检测至关重要。尽管目前提出了许多时空方法，但这些方法在同步捕获流量数据的时空依赖性方面缺陷。此外，大多数方法忽略了随着流量数据的变化而产生的道路网络节点之间的动态变化相关性。我们建议基于神经网络的时空交互式动态图卷积网络（STIDGCN），以应对上述流量预测的挑战。具体而言，我们提出了一个交互式动态图卷积结构，该结构将序列划分为间隔，并通过交互式学习策略同步捕获流量数据的时空依赖性。交互式学习策略使StidGCN有效地预测。我们还提出了一个新颖的动态图卷积模块，以捕获由图生成器和融合图卷积组成的流量网络中动态变化的相关性。动态图卷积模块可以使用输入流量数据和预定义的图形结构来生成图形结构。然后将其与定义的自适应邻接矩阵融合，以生成动态邻接矩阵，该矩阵填充了预定义的图形结构，并模拟了道路网络中节点之间的动态关联的产生。在四个现实世界流量流数据集上进行的广泛实验表明，StidGCN的表现优于最先进的基线。

人群中的人类轨迹预测提出了建模社交相互作用和输出无碰撞多模式分布的挑战。在社会生成对抗网络（SGAN）成功之后，最近的作品提出了各种基于GAN的设计，以更好地模拟人群中的人类运动。尽管在降低基于距离的指标方面的性能卓越，但当前网络仍无法输出社会可接受的轨迹，这是模型预测中的高碰撞所证明的。为此，我们介绍了SGANV2：改进的符合安全性的SGAN架构，配备了时空交互模型和基于变压器的鉴别器。时空建模能力有助于更好地学习人类的社交互动，而基于变压器的歧视器设计改善了时间序列建模。此外，SGANV2即使在测试时间也通过协作抽样策略来利用学到的歧视者，该策略不仅完善了碰撞轨迹，而且还可以防止模式崩溃，这是GAN训练中的常见现象。通过对多个现实世界和合成数据集进行广泛的实验，我们证明了SGANV2提供社会兼容的多模式轨迹的功效。

Path prediction is an essential task for many real-world Cyber-Physical Systems (CPS) applications, from autonomous driving and traffic monitoring/management to pedestrian/worker safety. These real-world CPS applications need a robust, lightweight path prediction that can provide a universal network architecture for multiple subjects (e.g., pedestrians and vehicles) from different perspectives. However, most existing algorithms are tailor-made for a unique subject with a specific camera perspective and scenario. This article presents Pishgu, a universal lightweight network architecture, as a robust and holistic solution for path prediction. Pishgu's architecture can adapt to multiple path prediction domains with different subjects (vehicles, pedestrians), perspectives (bird's-eye, high-angle), and scenes (sidewalk, highway). Our proposed architecture captures the inter-dependencies within the subjects in each frame by taking advantage of Graph Isomorphism Networks and the attention module. We separately train and evaluate the efficacy of our architecture on three different CPS domains across multiple perspectives (vehicle bird's-eye view, pedestrian bird's-eye view, and human high-angle view). Pishgu outperforms state-of-the-art solutions in the vehicle bird's-eye view domain by 42% and 61% and pedestrian high-angle view domain by 23% and 22% in terms of ADE and FDE, respectively. Additionally, we analyze the domain-specific details for various datasets to understand their effect on path prediction and model interpretation. Finally, we report the latency and throughput for all three domains on multiple embedded platforms showcasing the robustness and adaptability of Pishgu for real-world integration into CPS applications.

We propose a motion forecasting model that exploits a novel structured map representation as well as actor-map interactions. Instead of encoding vectorized maps as raster images, we construct a lane graph from raw map data to explicitly preserve the map structure. To capture the complex topology and long range dependencies of the lane graph, we propose LaneGCN which extends graph convolutions with multiple adjacency matrices and along-lane dilation. To capture the complex interactions between actors and maps, we exploit a fusion network consisting of four types of interactions, actor-to-lane, lane-to-lane, laneto-actor and actor-to-actor. Powered by LaneGCN and actor-map interactions, our model is able to predict accurate and realistic multi-modal trajectories. Our approach significantly outperforms the state-of-the-art on the large scale Argoverse motion forecasting benchmark.