Awesome Interaction Aware Trajectory Prediction下载 - Awesome Interaction Aware Trajectory Prediction源码下载

出色的交互感知行为和轨迹预测

这是与轨迹预测相关的最先进研究材料（数据集、博客、论文和公共代码）清单。希望对学术界和工业界都有帮助。（仍在更新中）

维护者： Jiachen Li （斯坦福大学）；马恒波、李金宁（加州大学伯克利分校）

电子邮件：[email protected]； {hengbo_ma, jinning_li}@berkeley.edu

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注意：这里还收集了强化学习、决策和运动规划的材料。

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 @inproceedings{li2020evolvegraph,
  title={EvolveGraph: Multi-Agent Trajectory Prediction with Dynamic Relational Reasoning},
  author={Li, Jiachen and Yang, Fan and Tomizuka, Masayoshi and Choi, Chiho},
  booktitle={2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)},
  year={2020}
}

@inproceedings{li2019conditional,
  title={Conditional Generative Neural System for Probabilistic Trajectory Prediction},
  author={Li, Jiachen and Ma, Hengbo and Tomizuka, Masayoshi},
  booktitle={2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  pages={6150--6156},
  year={2019},
  organization={IEEE}
}

数据集

车辆与交通

数据集	代理商	应用场景	传感器
Waymo 开放数据集	车辆/骑自行车的人/人	城市/高速公路	激光雷达/摄像头/雷达
阿尔戈宇宙	车辆/骑自行车的人/人	城市/高速公路	激光雷达/摄像头/雷达
新场景	车辆	城市的	相机/激光雷达/雷达
高D	车辆	公路	相机
内D	车辆	公路	相机
D轮	车辆	公路	相机
BDD10万	车辆/骑自行车的人/人	高速公路/城市	相机
基蒂	车辆/骑自行车的人/人	高速公路/农村地区	相机/激光雷达
NGSIM	车辆	公路	相机
相互作用	车辆/骑自行车的人/人	环岛/十字路口	相机
骑自行车的人	骑自行车的人	城市的	相机
阿波罗景观	车辆/骑自行车的人/人	城市的	相机
优达学城	车辆	城市的	相机
城市景观	车辆/人	城市的	相机
斯坦福无人机	车辆/骑自行车的人/人	城市的	相机
阿尔戈宇宙	车辆/人	城市的	相机/激光雷达
特拉夫	车辆/公共汽车/骑自行车者/自行车/人/动物	城市的	相机
阿沙芬堡姿势数据集	骑自行车的人/人	城市的	相机

行人

数据集	代理商	应用场景	传感器
UCY	人们	扎拉/学生	相机
以太坊 (ICCV09)	人们	城市的	相机
维拉特	人/车	城市的	相机
基蒂	车辆/骑自行车的人/人	高速公路/农村地区	相机/激光雷达
空中交通管制	人们	购物中心	距离传感器
戴姆勒	人们	从移动的车辆	相机
中央车站	人们	车站内	相机
镇中心	人们	城市街道	相机
爱丁堡	人们	城市的	相机
城市景观	车辆/人	城市的	相机
阿尔戈宇宙	车辆/人	城市的	相机/激光雷达
斯坦福无人机	车辆/骑自行车的人/人	城市的	相机
轨迹网	人们	城市的	相机
馅饼	人们	城市的	相机
分叉路径	人们	城市/模拟	相机
轨迹网++	人们	城市的	相机
阿沙芬堡姿势数据集	骑自行车的人/人	城市的	相机
骑行者顶视图数据集 (CTV)	骑自行车的人/人	城市的	相机

体育运动员

数据集	代理商	应用场景	传感器
足球	人们	足球场	相机
NBA体育VU	人们	篮球馆	相机
国家橄榄球联盟	人们	美式足球	相机

文献和代码

调查论文

自动驾驶车辆轨迹预测的机器学习：综合调查、挑战和未来研究方向，arXiv 预印本 arXiv:2307.07527，2023。[论文]
将驾驶知识融入基于深度学习的车辆轨迹预测：一项调查，IEEE T-IV，2023 年。[论文]
行人-车辆混合环境中的行人轨迹预测：系统综述，IEEE T-ITS，2023 年。[论文]
自动驾驶轨迹预测方法调查，IEEE T-IV 2022。[论文]
基于深度学习模型的车辆轨迹预测综述，可持续专家系统国际会议，ICSES 2022。 [论文]
自动驾驶汽车的场景理解和运动预测 – 回顾与比较，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
基于车辆信息的多模态融合技术：调查，arXiv 预印本 arXiv:2211.06080, 2022。[论文]
自动驾驶深度强化学习：一项调查，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
自动驾驶的社交互动：回顾与展望，arXiv 预印本 arXiv:2208.07541，2022 年。[论文]
时空数据的生成对抗网络：一项调查，ACM T-IST，2022 年。[论文]
驾驶场景中的行为意图预测：一项调查，arXiv 预印本 arXiv:2211.00385，2022。[论文]
自动驾驶行人和车辆运动预测调查，IEEE Access，2021 年。[论文]
行人轨迹预测方法综述：比较深度学习和基于知识的方法，arXiv 预印本 arXiv:2111.06740，2021。[论文]
轨迹数据管理、分析和学习调查，CSUR 2021。[论文]
自动驾驶的行人行为预测：要求、指标和相关特征，IEEE T-ITS，2021 年。[论文]
基于深度学习的行人轨迹预测方法综述，传感器，2021 年。[论文]
自动驾驶中车辆轨迹预测深度学习方法的调查，ROBIO 2021。[论文][代码]
自动驾驶深度学习技术调查，《现场机器人杂志》，2020 年。[论文]
人体运动轨迹预测：一项调查，国际机器人研究杂志，2020 年。[论文]
深度学习自动驾驶：最新技术调查，arXiv 预印本 arXiv:2006.06091，2020。[论文]
视觉交通模拟调查：自动驾驶中的模型、评估和应用，计算机图形学论坛 2020。[论文]
基于深度学习的自动驾驶应用车辆行为预测：综述，IEEE T-ITS 2020。[论文]
自动驾驶车辆运动规划深度强化学习综述，IEEE T-ITS 2020。[论文]
车辆轨迹相似性：模型、方法和应用，ACM 计算调查 (CSUR 2020)。 [纸]
人类驾驶员行为的建模和预测：一项调查，2020 年。[论文]
城市场景中行人行为预测的文献综述，ITSC 2018。[论文]
基于视觉的路径预测调查。 [纸]
与行人互动的自动驾驶车辆：理论与实践调查。 [纸]
轨迹数据挖掘：概述。 [纸]
智能车辆运动预测与风险评估研究综述[纸]

具有交互作用的物理系统

使用次等变图神经网络学习物理动力学，NeurIPS 2022。[论文][代码]
EvolveGraph：利用动态关系推理进行多智能体轨迹预测，NeurIPS 2020。[论文]
多机器人系统交互模板，IROS 2019。[论文]
多交互系统的因式分解神经关系推理，ICML 研讨会 2019。[论文][代码]
物理作为逆图形：视频中物体和物理的联合无监督学习，2019。[论文]
交互系统的神经关系推理，ICML 2018。[论文][代码]
使用感知预测网络对潜在物理属性进行无监督学习，UAI 2018。[论文]
关系归纳偏差、深度学习和图网络，2018 年。[论文]
关系神经期望最大化：对象及其交互的无监督发现，ICLR 2018。[论文]
图网络作为推理和控制的可学习物理引擎，ICML 2018。[论文]
用于物理预测的灵活神经表示，2018。[论文]
用于关系推理的简单神经网络模块，2017。[论文]
VAIN：注意力多智能体预测建模，NeurIPS 2017。[论文]
视觉交互网络，2017。[论文]
基于组合对象的物理动力学学习方法，ICLR 2017。[论文]
用于学习对象、关系和物理的交互网络，2016。[论文][代码]

智能车辆&交通&行人

基于扩散的环境感知轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv:2403.11643, 2024。[论文]
MTP-GO：基于图的概率多智能体轨迹预测与神经常微分方程，IEEE T-IV 2023。[论文][代码]
MotionDiffuser：使用扩散的可控多智能体运动预测，CVPR 2023。[论文]
发现缺失的模式：轨迹插补和预测的统一框架，CVPR 2023。[论文]
用于随机人体轨迹预测的无监督采样促进，CVPR 2023。[论文][代码]
面向规划的自动驾驶，CVPR 2023。[论文][代码]
IPCC-TP：利用增量皮尔逊相关系数进行联合多智能体轨迹预测，CVPR 2023。 [论文]
刺激验证是多模态人体轨迹预测中通用且有效的采样器，CVPR 2023。 [论文]
以查询为中心的轨迹预测，CVPR 2023。[论文][代码][QCNeXt]
FEND：用于长尾轨迹预测的未来增强型分布感知对比学习框架，CVPR 2023。[论文]
轨迹与节奏：通过引导轨迹扩散控制行人动画，CVPR 2023。[论文][网站]
FJMP：学习有向非循环交互图上的分解联合多智能体运动预测，CVPR 2023。[论文][网站]
用于随机轨迹预测的蛙跳扩散模型，CVPR 2023。[论文][代码]
ViP3D：通过 3D 代理查询进行端到端视觉轨迹预测，CVPR 2023。[论文][网站]
EqMotion：具有不变交互推理的等变多智能体运动预测，CVPR 2023。[论文][代码]
V2X-Seq：用于车辆-基础设施协作感知和预测的大规模序列数据集，CVPR 2023。[论文][代码]
自动驾驶的弱监督类别无关运动预测，CVPR 2023。[论文]
分解更多并更好地聚合：对人体运动预测的频率表示学习的两次仔细观察，CVPR 2023。[论文]
HumanMAC：人体运动预测的掩蔽运动完成，ICCV 2023。[论文][代码]
BeLFusion：行为驱动人体运动预测的潜在扩散，ICCV 2023。[论文][代码]
EigenTrajectory：多模态轨迹预测的低秩描述符，ICCV 2023。[论文][代码]
ADAPT：自适应的高效多智能体轨迹预测，ICCV 2023。[论文][代码]
PowerBEV：鸟瞰实例预测的强大而轻量级框架，IJCAI 2023。[论文][代码]
随机运动预测的人体关节运动学扩散细化，AAAI 2023。[论文]
用于行人轨迹预测的多流表示学习，AAAI 2023。[论文]
基于两阶段 GAN 的连续轨迹生成，AAAI 2023。[论文][代码]
一组控制点条件行人轨迹预测，AAAI 2023。[论文][代码]
利用未来关系推理进行车辆轨迹预测，ICLR 2023。[论文]
TrafficGen：学习生成多样化且真实的交通场景，ICRA 2023。[论文][代码]
GANet：运动预测目标区域网络，ICRA 2023。[论文][代码]
TOFG：自动驾驶中统一且细粒度的环境表示，ICRA 2023。[论文]
SSL-Lanes：自动驾驶运动预测的自监督学习，CoRL 2023。[论文][代码]
LimSim：长期交互式多场景交通模拟器，ITSC 2023。[论文][代码]
MVHGN：基于多视图自适应分层空间图卷积网络的异构流量代理轨迹预测，TITS。 [纸]
通过可转移分层变压器网络 (TITS) 对异构智能体进行自适应同步轨迹预测。 [纸]
SSAGCN：用于行人轨迹预测的社会软注意力图卷积网络，TNNLS。 [论文] [代码]
解开人群互动以进行行人轨迹预测，RAL。 [纸]
VNAGT：用于多智能体轨迹预测的变分非自回归图变换器网络，IEEE 车辆技术汇刊。 [纸]
时空谱 LSTM：行人轨迹预测的可迁移模型，TIV。 [纸]
Holistic Transformer：用于自动驾驶车辆轨迹预测和决策的联合神经网络，PR。 [纸]
Tri-HGNN：学习三重策略融合分层图神经网络，用于行人轨迹预测，PR。 [纸]
城市无信号交叉口的逆强化学习和风险规避多模态车辆轨迹预测，TITS。 [纸]
基于多尺度时空图的自动驾驶轨迹预测，IET智能交通系统。 [纸]
用于人类轨迹预测的社会自注意力生成对抗网络，IEEE 人工智能汇刊。 [纸]
CSIR：级联滑动 CVAE 与迭代社会意识重新思考轨迹预测，TITS。 [纸]
使用变压器网络进行高速公路自动驾驶的多模式操纵和轨迹预测，RAL。 [纸]
用于高速公路车辆轨迹预测的基于物理的 Transformer 模型，交通研究 C 部分：新兴技术。 [论文] [代码]
MacFormer：用于实时和鲁棒轨迹预测的地图代理耦合变压器，RAL。 [纸]
MRGTraj：一种用于人体轨迹预测的新型非自回归方法，TCSVT。 [论文] [代码]
通过自动驾驶横向纵向分解进行规划启发的分层轨迹预测，TIV。 [纸]
Traj-MAE：用于轨迹预测的掩码自动编码器，arXiv 预印本 arXiv:2303.06697，2023。[论文]
通过分布扩散进行不确定性感知行人轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv:2303.08367，2023。[论文]
GPS 轨迹生成的扩散模型，arXiv 预印本 arXiv:2304.11582, 2023。[论文]
Multiverse Transformer：2023 年 Waymo Open Sim Agents Challenge、CVPR 2023 自动驾驶研讨会第一名解决方案。 [论文] [网站]
用于模拟代理的联合多路径++：2023 年 Waymo Open Sim Agents Challenge、CVPR 2023 自动驾驶研讨会第二名解决方案。 [论文] [代码]
MTR++：采用对称场景建模和引导意图查询的多智能体运动预测、2023 年 Waymo 开放运动预测挑战赛第一名解决方案、CVPR 2023 自动驾驶研讨会。 [论文] [代码]
GameFormer：自动驾驶中基于 Transformer 的交互式预测和规划的博弈论建模和学习，arXiv 预印本 arXiv:2303.05760，2023。[论文][代码][网站]
GameFormer Planner：自动驾驶车辆的学习型交互式预测和规划框架，CVPR 2023 端到端自动驾驶研讨会上的 nuPlan 规划挑战赛。 [论文] [代码]
trajdata：多个人体轨迹数据集的统一接口，arXiv 预印本 arXiv:2307.13924，2023。[论文][代码]
记住意图：基于记忆的回顾性轨迹预测，CVPR 2022。[论文][代码]
STCrowd：拥挤场景中行人感知的多模态数据集，CVPR 2022。[论文][代码]
车辆轨迹预测有效，但并非无处不在，CVPR 2022。[论文][代码]
通过运动不确定性扩散进行随机轨迹预测，CVPR 2022。[论文][代码]
用于随机人体轨迹预测的非概率采样网络，CVPR 2022。[论文][代码]
关于自动驾驶车辆轨迹预测的对抗鲁棒性，CVPR 2022。[论文][代码]
通过 Transferable GNN 进行自适应轨迹预测，CVPR 2022。[论文]
走向鲁棒和自适应运动预测：因果表示视角，CVPR 2022。[论文][代码，代码]
多少次观察就足够了？轨迹预测的知识蒸馏，CVPR 2022。[论文]
从所有车辆中学习，CVPR 2022。[论文][代码]
通过未来物体检测进行 LiDAR 预测，CVPR 2022。[论文][代码]
基于占用网格图的端到端轨迹分布预测，CVPR 2022。[论文][代码]
M2I：从因子式边缘轨迹预测到交互式预测，CVPR 2022。[论文][代码]
GroupNet：使用关系推理进行轨迹预测的多尺度超图神经网络，CVPR 2022。[论文][代码]
到底是谁的曲目？通过基于亲和力的预测提高跟踪误差的鲁棒性，CVPR 2022。[论文]
ScePT：场景一致、基于策略的轨迹预测规划，CVPR 2022。[论文][代码]
基于图的空间变换器，具有用于多未来行人轨迹预测的记忆重放，CVPR 2022。[论文][代码]
MUSE-VAE：用于环境感知长期轨迹预测的多尺度 VAE，CVPR 2022。[论文]
LTP：自动驾驶基于车道的轨迹预测，CVPR 2022。[论文]
ATPFL：联邦学习框架下的自动轨迹预测模型设计，CVPR 2022。 [论文]
通过瞬时观察进行人体轨迹预测，CVPR 2022。[论文]
HiVT：用于多智能体运动预测的分层矢量变换器，CVPR 2022。[论文][代码]
学习多模态轨迹预测的行人群体表示，ECCV 2022。[论文][代码]
社会隐式：重新思考轨迹预测评估和隐式最大似然估计的有效性，ECCV 2022。[论文][代码][网站]
多模态车辆轨迹预测的分层潜在结构，ECCV 2022。[论文][代码]
SocialVAE：使用时间潜伏进行人类轨迹预测，ECCV 2022。[论文][代码]
垂直查看：通过傅里叶频谱进行轨迹预测的分层网络，ECCV 2022。[论文][代码]
用于参与者行为推理和预测的输入翻转变压器，ECCV 2022。[论文]
D2-TPred：交通灯下轨迹预测的不连续依赖性，ECCV 2022。[论文][代码]
通过神经社会物理学进行人类轨迹预测，ECCV 2022。[论文][代码]
Social-SSL：基于用于多智能体轨迹预测的 Transformer 的自监督跨序列表示学习，ECCV 2022。[论文][代码]
了解历史：使用本地行为数据进行轨迹预测，ECCV 2022。[论文][代码]
基于动作的轨迹预测对比学习，ECCV 2022。[论文]
AdvDO：轨迹预测的现实对抗攻击，ECCV 2022。[论文]
ST-P3：通过时空特征学习实现基于视觉的端到端自动驾驶，ECCV 2022。[论文][代码]
社会 ODE：使用神经常微分方程进行多智能体轨迹预测，ECCV 2022。[论文]
从场景历史预测人类轨迹，NeurIPS 2022。[论文][代码]
端到端自动驾驶的轨迹引导控制预测：简单而强大的基线，NeurIPS 2022。[论文][代码]
具有全局意图定位和局部运动细化的运动变压器，NeurIPS 2022。[论文][网站]
使用多重注意力的交互建模，NeurIPS 2022。[论文][代码]
深度交互式运动预测和规划：使用运动预测模型玩游戏，动力学与控制学习会议 (L4DC)。 [论文] [网站]
用于行人轨迹预测的社会可解释树，AAAI 2022。[论文][代码]
用于行人轨迹预测的互补注意门控网络，AAAI 2022。[论文][代码]
Scene Transformer：用于预测多个智能体未来轨迹的统一架构，ICLR 2022。[论文]
你大多独行：分析轨迹预测中的特征归因，ICLR 2022。[论文]
用于联合多智能体运动预测的潜在变量序列集变换器，ICLR 2022。[论文][代码]
THOMAS：使用学习的多代理采样进行轨迹热图输出，ICLR 2022。[论文]
运动预测中高清地图的路径感知图注意，ICRA 2022。[论文]
使用语言表示进行轨迹预测，ICRA 2022。[论文]
利用平滑注意力先验进行多智能体轨迹预测，ICRA 2022。[论文][网站]
KEMP：用于长期轨迹预测的基于关键帧的分层端到端深度模型，ICRA 2022。[论文]
基于视觉的驾驶轨迹生成的领域泛化，ICRA 2022。[论文][网站]
用于交互感知轨迹预测的深度概念图网络，ICRA 2022。[论文]
使用迭代注意力块进行条件人体轨迹预测，ICRA 2022。[论文]
StopNet：城市自动驾驶的可扩展轨迹和占用预测，ICRA 2022。[论文]
用于行人轨迹预测的时空图元路径分析，ICRA 2022。[论文][网站]
通过轨迹预测传播状态不确定性，ICRA 2022。[论文][代码]
HYPER：通过因子推理和自适应采样学习混合轨迹预测，ICRA 2022。[论文]
Grouptron：用于群体感知密集人群轨迹预测的动态多尺度图卷积网络，ICRA 2022。[论文]
基于 Crossmodal Transformer 的行人轨迹预测生成框架，ICRA 2022。[论文]
使用地形图进行自动驾驶的轨迹预测，ICRA 2022。[论文][代码]
CRAT-Pred：使用晶体图卷积神经网络和多头自注意力进行车辆轨迹预测，ICRA 2022。[论文][代码]
MultiPath++：用于行为预测的高效信息融合和轨迹聚合，ICRA 2022。[论文]
用于自动驾驶的基于变压器的神经网络的多模态运动预测，ICRA 2022。[论文]
GOHOME：用于未来运动估计的面向图形的热图输出，ICRA 2022。[论文]
TridentNetV2：动态轨迹生成的轻量级图形全局规划表示，ICRA 2022。[论文]
包含类不确定性的异质智能体轨迹预测，IROS 2022。[论文][代码][trajdata]
基于图的双尺度上下文融合的轨迹预测，IROS 2022。[论文][代码]
针对对抗性攻击的稳健轨迹预测，CoRL 2022。[论文][代码]
灵活行为综合的扩散规划，ICML 2022。[论文][网站]
带误差补偿的同步双向行人轨迹预测，ACCV 2022。[论文]
AI-TP：基于注意力的交互感知自动驾驶轨迹预测，IEEE T-IV，2022。[论文][代码]
MDST-DGCN：用于行人轨迹预测、计算智能和神经科学的多级动态时空有向图卷积网络。 [纸]
用于自动驾驶中车辆轨迹预测的基于图的时空卷积网络，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
使用异构边缘增强图注意力网络进行多智能体轨迹预测，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
用于实用行人轨迹预测的具有注意机制的全卷积编码器-解码器，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
STGM：基于时空特征生成模型的车辆轨迹预测，IEEE T-ITS，2022。[论文]
使用时空图注意力变换器进行自动驾驶的轨迹预测，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
基于时空动态注意力网络的车联网意图感知车辆轨迹预测，IEEE T-ITS，2022。[论文][代码]
基于先验感知有向图卷积神经网络的轨迹预测，IEEE T-ITS，2022。[论文]
DeepTrack：用于高速公路车辆轨迹预测的轻量级深度学习，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
使用驾驶风险图集成深度学习方法对高速公路上周围车辆进行交互式轨迹预测，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
通过异构上下文感知图卷积网络进行互联环境中的车辆轨迹预测，IEEE T-ITS，2022 年。[论文]
基于时间模式注意力的轨迹预测神经网络和模型解释，IEEE T-ITS，2022。[论文]
学习部分检测到的行人的稀疏交互图以进行轨迹预测，IEEE RA-L，2022。[论文][代码]
GAMMA：自动驾驶通用代理运动预测模型，RAL。 [论文] [代码]
用于轨迹预测的逐步目标驱动网络，RAL。 [论文] [代码]
GA-STT：使用群体感知时空转换器 (RAL) 进行人体轨迹预测。 [纸]
使用生成对抗网络进行长期 4D 轨迹预测，交通研究 C 部分：新兴技术。 [纸]
自动车辆的情境感知行人轨迹预测框架，交通研究 C 部分：新兴技术。 [纸]
使用注意力模型进行可解释的多模式轨迹预测，交通研究 C 部分：新兴技术。 [纸]
CSCNet：用于拥挤空间轨迹预测的上下文语义一致性网络，PR。 [纸]
CSR：用于行人轨迹预测的级联条件变分自动编码器和社会感知回归，PR。 [纸]
步骤注意力：顺序行人轨迹预测，IEEE 传感器杂志。 [纸]
双注意力机制下与自我车辆运动趋势相结合的车辆轨迹预测方法，IEEE 仪器与测量学报。 [纸]
用于行人多模态轨迹预测的时空交互感知和轨迹分布感知图卷积网络，IEEE 仪器和测量交易。 [纸]
深度编码器-解码器-NN：基于深度学习的自主车辆轨迹预测和校正模型，Physica A：统计力学及其应用。 [纸]
PTPGC：通过图注意网络与 ConvLSTM、机器人和自治系统进行行人轨迹预测。 [纸]
GCHGAT：使用组约束分层图注意网络进行行人轨迹预测，应用智能。 [纸]
使用循环 VAE 网络进行车辆轨迹预测，IEEE Access。 [论文] [代码]
SEEM：一种基于序列熵能量的行人轨迹全时预测模型，TPAMI。 [纸]
PTP-STGCN：基于时空图卷积神经网络的行人轨迹预测，应用智能。 [纸]
轨迹分布：轨迹预测运动的新描述，计算视觉媒体。 [纸]
基于多尺度时空图的自动驾驶轨迹预测，IET智能交通系统。 [纸]
使用记忆增强网络、基于知识的系统进行基于持续学习的轨迹预测。 [纸]
Atten-GAN：基于注意力机制、认知计算的 GAN 行人轨迹预测。 [纸]
EvoSTGAT：用于行人轨迹预测的不断发展的时空图注意网络，神经计算。 [纸]
提高运动预测中的情境意识，CVPR 研讨会 2022。[论文][代码]
用于轨迹预测的目标驱动自注意力循环网络，CVPR 研讨会 2022。[论文][代码]
重要性在您的注意力中：自动驾驶的智能体重要性预测，CVPR 研讨会 2022。[论文]
MPA：基于 MultiPath++ 的运动预测架构，CVPR 研讨会 2022。[论文][代码]
TPAD：在轨迹异常检测模型的指导下识别有效的轨迹预测，arXiv：2201.02941，2022。[论文]
Wayformer：通过简单高效的注意力网络进行运动预测，arXiv 预印本 arXiv:2207.05844，2022。[论文]
PreTR：时空非自回归轨迹预测转换器，arXiv 预印本 arXiv:2203.09293，2022。[论文]
LatentFormer：基于多智能体 Transformer 的交互建模和轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv：2203.01880，2022。[论文]
使用经过车道损失训练的两阶段预测网络进行多样化的多轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv:2206.08641, 2022。 [论文]
用于轨迹预测的半监督语义引导对抗训练，arXiv 预印本 arXiv:2205.14230，2022。[论文]
通过风险和场景图学习进行异构轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv:2211.00848，2022。[论文]
GATraj：基于图和注意力的多智能体轨迹预测模型，arXiv 预印本 arXiv：2209.07857，2022。[论文][代码]
使用关系推理进行多智能体轨迹预测的动态组感知网络，arXiv 预印本 arXiv:2206.13114，2022。[论文]
协作不确定性有益于多代理多模式轨迹预测，arXiv 预印本 arXiv:2207.05195，2022。[论文][代码]
用于可控交通模拟的引导条件扩散，arXiv 预印本 arXiv:2210.17366，2022。[论文][网站]
PhysDiff：物理引导的人体运动扩散模型，arXiv 预印本 arXiv:2212.02500，2022。[论文]
MPA：基于 MultiPath++ 的运动预测架构，2022 年自动驾驶 CVPR 研讨会。[论文][代码]
多智能体轨迹预测中的协作不确定性，NeurIPS 2021。[论文]
GRIN：用于多智能体轨迹预测的生成关系和意图网络，NeurIPS 2021。[论文][代码]
LibCity：用于流量预测的开放库，SIGSPATIAL 2021。[论文][代码]
使用变压器网络和增强信息预测城市场景中的车辆轨迹，IEEE 智能车辆研讨会（IV 2021）。 [纸]
社会阶段：时空多模式未来轨迹预测，ICRA 2021。[论文]
AVGCN：使用人类注意力引导的图卷积网络进行轨迹预测，ICRA 2021。[论文]
探索多路径轨迹预测的动态上下文，ICRA 2021。[论文][代码]
使用上下文增强变压器网络进行行人轨迹预测，ICRA 2021。[论文][代码]
用于轨迹预测的谱时态图神经网络，ICRA 2021。[论文]
用于避免碰撞的拥塞感知多智能体轨迹预测，ICRA 2021。[论文][代码]
通过行人未来运动的概率预测在人群中进行预期导航，ICRA 2021。[论文]
AgentFormer：用于社会时间多智能体预测的智能体感知变压器，ICCV 2021。[论文][代码][网站]
基于似然的多样化采样进行轨迹预测，ICCV 2021。[论文][代码]
MG-GAN：一种防止行人轨迹预测中分布不均样本的多生成器模型，ICCV 2021。[论文][代码]
用于低延迟轨迹预测的时空一致性网络，ICCV 2021。[论文]
多模态轨迹预测的三个步骤：模态聚类、分类和综合，ICCV 2021。[论文]
从目标、航点和路径到长期人类轨迹预测，ICCV 2021。[论文][代码]
你要去哪里？使用专家目标示例进行动态轨迹预测，ICCV 2021。[论文][代码]
DenseTNT：来自密集目标集的端到端轨迹预测，ICCV 2021。[论文]
用于自动驾驶的看不见的车辆的安全感知运动预测，ICCV 2021。[论文][代码]
LOKI：轨迹预测的长期和关键意图，ICCV 2021。[论文][数据集]
通过反事实分析进行人体轨迹预测，ICCV 2021。[论文][代码]
通过分布判别进行个性化轨迹预测，ICCV 2021。[论文][代码]
用于异构轨迹预测的无限邻域交互，ICCV 2021。[论文][代码]
社交 NCE：社交感知运动表示的对比学习，ICCV 2021。[论文][代码]
RAIN：用于运动预测的强化混合注意力推理网络，ICCV 2021。[论文]
用于多监督行人轨迹预测的时间金字塔网络，AAAI 2021。 [论文]
SCAN：用于联合多智能体意图预测的空间上下文注意力网络，AAAI 2021。[论文]
用于行人轨迹预测的解缠结多关系图卷积网络，AAAI 2021。[论文][代码]
MotionRNN：一种灵活的时空变化运动视频预测模型，CVPR 2021。[论文]
使用堆叠变压器进行多模态运动预测，CVPR 2021。[论文][代码][网站]
SGCN：用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络，CVPR 2021。[论文][代码]
LaPred：动态代理多模态未来轨迹的车道感知预测，CVPR 2021。[论文]
车道感知多样化轨迹预测的分治法，CVPR 2021。[论文]
Euro-PVI：密集城市中心的行人车辆交互，CVPR 2021。[论文][数据集]
基于潜在信念能量模型的轨迹预测，CVPR 2021。[论文][代码]
自动驾驶共享跨模式轨迹预测，CVPR 2021。[论文]
单眼相机，CVPR 2021。[Paper] [Code]
人群中人类轨迹预测的可解释社会锚，CVPR 2021。[纸]
内向：通过有条件3D注意的人类轨迹预测，CVPR 2021。[纸]
mp3：一个统一的模型，要映射，感知，预测和计划，CVPR 2021。[纸]
贩运：学习模拟现实的多代理行为，CVPR 2021。[纸]
行人轨迹预测的多模式变压器网络，ijcai 2021。[纸] [代码]
解码器融合RNN：轨迹预测的上下文和交互意识解码器，IROS 2021。[纸]
基于变压器的联合意图和轨迹预测，IROS 2021。[纸]
使用时空卷积网络的自动驾驶汽车基于操纵的轨迹预测，IROS 2021。[纸]
多上下文提示集成的自主驾驶轨迹预测，IROS 2021。[纸]
MultixNet：多类的多阶段多模式运动预测，IEEE智能车辆研讨会（IV 2021）。 [纸]
基于多头注意的自动驾驶的轨迹预测，具有关节代理图表示IEEE智能车辆研讨会（IV 2021）。 [纸]
社会iwstcnn：一种社会互动加权时空卷积神经网络，用于城市交通情景中的行人轨迹预测，IV 2021。[纸]
以自动驾驶测试的不同行人行为生成场景，机器人学习会议（CORL 2021）。 [纸] [代码]
多模式轨迹预测以巷道遍历为条件，Corl 2021。[纸] [代码]
学习通过基于模型的计划预测车辆轨迹，Corl 2021。[纸]
使用经常性神经网络对弱势道路使用者的基于姿势的轨迹预测，国际模式识别会议（ICPR 2021）。 [纸]
GraphTCN：人类轨迹预测的时空相互作用建模，WACV 2021。[纸]
目标驱动的长期轨迹预测，WACV 2021。[纸]
自动驾驶的多模式轨迹预测，没有详细的先验地图，WACV 2021。[纸]
自我生长的空间图网络，用于上下文感知的行人轨迹预测，IEEE图像处理国际会议（ICIP 2021）。 [纸] [代码]
S2TNET：用于自主驾驶轨迹预测的时空变压器网络，亚洲机器学习会议2021。[纸] [代码]
在拥挤的场景，IEEE机器人技术和自动化字母2021 [Paper]，[代码]中学习空间和交互动力的结构化表示
使用Equivariant连续卷积，ICLR 2021。[Paper] [代码]的轨迹预测
Tridentnet：动态轨迹产生的有条件生成模型，国际智能自治系统会议2021。[纸]
主页：未来运动估算的热图输出，ITS 2021。[纸]
高速公路驾驶的图形和经常性神经网络的车辆轨迹预测，ITS 2021。[纸]
SCSG注意力：一个以自我为中心的星形图，对行人轨迹预测的关注，高级应用数据库系统国际会议（DASFAA 2021）。 [纸]
杠杆轨迹预测的轨迹预测，关于计算智能的IEEE研讨会系列（SSCI 2021）。 [纸] [代码]
社会意识到的轨迹预测模型是否确实在社会意识中？，运输研究：第1部分。[论文，论文] [代码]
注入数据驱动的车辆轨迹预测指标，运输研究：Part C [Paper] [代码]
使用沉浸式虚拟现实和可解释的深度学习，运输研究：Part C. [Paper]
人类人群中的人类轨迹预测：深度学习的观点，IEEE关于智能运输系统的交易。 [纸] [代码]
NETTRAJ：具有方向表示和时空注意机制的基于网络的车辆轨迹预测模型，山雀。 [纸]
用于多代理预测和跟踪，山雀的时空图双意见网络。 [纸]
基于图神经网络的异质流量参与者的交互行为预测的层次结构框架，山雀。 [纸]
Trajgail：使用生成的对抗模仿学习，运输研究部分。
使用具有时间逻辑语法树功能，IEEE机器人技术和自动化字母的生成对抗网络的车辆轨迹预测。 [纸]
使用LSTM的车辆轨迹预测具有时空注意机制，IEEE智能运输系统杂志。 [纸] [代码]
在连接和自动驾驶的车辆环境中，运输研究记录中，基于短期内存的人体驱动车辆纵向轨迹预测。 [纸]
暂时金字塔网络，具有空间时间关注的行人轨迹预测，网络科学和工程的IEEE交易。 [纸]
一个有效的时空模型，基于轨道线性单元，用于轨迹预测，神经计算。 [纸]
SRAI-LSTM：一种基于社会关系的基于注意力的互动感知LSTM，用于人类轨迹预测，神经计算。 [纸]
AST-GNN：一种基于注意力的时空图神经网络，用于相互作用感知的行人轨迹预测，神经计算。 [纸]
多PPPTP：复杂的连接场景中的多个概率行人轨迹预测，IEEE IEEE交易在智能运输系统上。 [纸]
具有伪轨道TNNL的新型基于图的轨迹预测变量。 [纸]
大规模GPS轨迹生成基于两个阶段GAN的地图，《数据科学杂志》。 [纸] [代码]
基于姿势和语义地图的概率预测，对脆弱的道路使用者的轨迹，IEEE智能车辆的交易。 [纸]
Sti-Gan：使用时空相互作用和生成对抗网络IEEE访问的多模式行人轨迹预测。 [纸]
整体LSTM用于行人轨迹预测，提示。 [纸]
卷积神经网络的行人轨迹预测，PR。 [纸]
基于LSTM的轨迹预测模型，用于利用与环境的多次相互作用PR。 [纸]
使用LSTM模型和GAN的人类轨迹预测和生成，PR。 [纸]
使用LSTM模型和gans，PLOS ONE的车辆轨迹预测和生成。 [纸]
Bitrap：双向行人轨迹预测，具有多模式目标估计，RAL。 [纸] [代码]
在一般高速公路场景中的轨迹预测的运动学模型，RAL。 [纸] [代码]
带有车道标题辅助损失的自动驾驶中的轨迹预测，RAL。 [纸]
使用具有时间逻辑语法树特征的生成对抗网络的车辆轨迹预测，ral。 [纸]
TRA2TRA：带有全球社会空间周期性神经网络的轨迹到对象预测，RAL。 [纸]
社交图卷积LSTM用于行人轨迹预测，IET智能运输系统。 [纸]
HSTA：轨迹预测的层次时空注意力模型，IEEE车辆技术交易（TVT）。 [纸]
环境意识网络用于车辆轨迹预测，TVT。 [纸]
他们要去哪里？预测人类在拥挤的场景中的行为，多媒体计算，通信和应用的ACM交易（TOMM）。 [纸]
具有时空序列融合，多媒体（TMM）的IEEE交易的多代理轨迹预测。 [纸]
EvolveGraph：具有动态关系推理的多代理轨迹预测，神经2020。[纸]
V2VNET-与车辆到车辆通信，用于关节感知和预测，ECCV 2020。[纸]
智能 - 同时多代理复发轨迹预测，ECCV 2020。[纸]
Simaug-从轨迹预测的模拟中学习强大的表示，ECCV 2020。[纸]
学习泳道图表的运动预测，ECCV 2020。[纸]
场景一致运动预测的隐式潜在变量模型，ECCV 2020。[纸]
通过多模式环境理解，ECCV 2020的多样化和可允许的轨迹预测。[纸]
行人运动的语义综合，ACCV 2020。[纸]
多模式概率运动预测的内核轨迹图，Corl 2019。[Paper] [代码]
社交 - 瓦格达（Social-Wagdat）：通过Wasserstein Graph Double Intection网络的互动感知轨迹预测，2020年。[纸]
社会NCE：对社会意识的运动表示的对比度学习。 [纸]，[代码]
使用复发性神经网络，ICPR国际研讨会和挑战2020的基于姿势的轨迹预测。[纸]
EvolveGraph：具有动态关系推理的多代理轨迹预测，神经2020。[纸]
行人轨迹预测的时空图形变压器网络，ECCV 2020。[纸]
这不是旅程，而是目的地端点条件轨迹预测，ECCV 2020。[纸]
我怎么能看到我的未来？ FVTRAJ：使用第一人称视图作为行人轨迹预测，ECCV 2020。[纸]
多代理运动预测的动态和静态上下文感知的LSTM，ECCV 2020。[纸]
人类人群中的人类轨迹预测：深度学习观点，2020年。[纸]，[代码]
Simaug：从3D模拟中学习强大表示形式，用于未见摄像机的行人轨迹预测，ECCV 2020。[Paper]，[代码]
dag-net：轨迹预测的双重专注图神经网络，ICPR 2020。[纸] [代码]
通过嘈杂的监督，WACV 2020的行人运动预测的人类动态。[纸]
社交 - 瓦格达（Social-Wagdat）：通过Wasserstein Graph Double Intection网络的互动感知轨迹预测，2020年。[纸]
社交stgcnn：人类轨迹预测的社会时空图形卷积神经网络，CVPR 2020。[Paper]，[代码]
叉子的花园：迈向多未实现轨迹预测，CVPR 2020。[Paper]，[代码/数据集]
通过嘈杂的监督，WACV 2020的行人运动预测的人类动态。[纸]
基于姿势的弱势道路用户的轨迹预测，SSCI，2019年。[纸]
轨迹：具有动态时空图的概率多代理轨迹建模，ICCV 2019。[Paper] [代码]
STGAT：建模人类轨迹预测的时空相互作用，ICCV 2019。[Paper] [代码]
基于序数回归的单个图像中实例级级的未来运动估计，ICCV 2019。[纸]
拥挤空间中的社交和场景感知轨迹预测，ICCV研讨会2019年。[纸] [代码]
行人轨迹预测的随机抽样模拟，IROS 2019。[纸]
使用路径同源群的长期预测运动轨迹，IROS，2019年。[纸]
Starnet：使用深神经网络在Star Topology，IROS 2019中使用深神经网络的行进轨迹预测。[纸]
学习生成的社会意识到行人运动模型，IROS 2019。[纸]
随着时空注意模型的情况意识到的行人轨迹预测，CVWW，2019年。[纸]
使用对象属性和语义环境的路径预测，Visigrapp 2019。[纸]
使用障碍轨迹预测的概率路径计划，CODS-COMAD 2019。[纸]
人类使用对抗损失的人类轨迹预测，心脏，2019年。[Paper]，[代码]
社会方式：学习使用甘斯的行人轨迹的多模式分布，CVPR 2019。
窥视未来：预测视频中未来的人活动和位置，CVPR 2019。[Paper]，[代码]
学会推断未来轨迹预测的关系，CVPR 2019。[论文]
traphic：使用加权互动的轨迹预测和异质交通的轨迹预测，CVPR 2019。[纸]
你要哪种方式？在动态场景中预测路径的模仿决策学习，CVPR 2019。[纸]
克服混合物密度网络的局限性：多模式未来预测的抽样和拟合框架，CVPR 2019。[Paper] [代码]
Sophie：一个细心的gan预测符合社会和身体限制的路径，CVPR 2019。[Paper] [代码]
通过高斯过程动态模型和行人活动识别的行人路径，姿势和意图预测，2019年。[纸]
2019年自治街道交叉的多模式互动感运动预测。[纸]
越简单的越好：行人运动预测的恒定速度，2019年。[纸]
2019年极度拥挤的场景中的行人轨迹预测。[纸]
SRLSTM：LSTM对行人轨迹预测的状态改进，2019年。[纸]
人行道轨迹预测的位置 - 速度关注，WACV 2019。[纸]
行人轨迹预测在极度拥挤的场景中，传感器，2019年。[纸]
使用频谱聚类在Graph-LSTMS中使用光谱聚类的预测轨迹和行为，2019年。[Paper] [Code]
运动型杂交场景中运动学轨迹的联合预测，ICCV 2019。[纸]
分析概率轨迹预测背景下的多样性损失，ICCV 2019。
寻找未来轨迹预测的关系，ICCV 2019。[纸]
共同学习的行为和自动驾驶汽车的轨迹计划，IROS 2019。[纸]
共享是有爱心的：符合社会的自治交叉谈判，IROS，2019年。[纸]
推断：未来预测的中间表示，IROS 2019。[纸] [代码]
深层预测性自主驾驶使用多代理联合轨迹预测和交通规则，IROS 2019。[纸]
Neurotrajectory：一种自动驾驶汽车的局部国家轨迹学习的神经进化方法，IROS 2019。[纸]
Urban Street轨迹预测具有多级LSTM网络，IROS 2019。[N/A]
内核复发混合物密度网络的定向不确定性的时空学习，IROS，2019年。[纸]
概率轨迹预测的有条件生成神经系统，IROS，2019年。[纸]
通过对抗性学习的互动感知多代理跟踪和概率行为预测，ICRA 2019。[纸]
通用跟踪和概率预测框架及其在自动驾驶中的应用IEEE Trans。英特尔。运输。系统，2019年。[纸]
通过贝叶斯生成建模的车辆相互作用的协调和轨迹预测，IV 2019。[纸]
Wasserstein生成性学习具有运动型互动驾驶行为预测的运动学约束，IV 2019。[纸]
Grip：基于图的互动感知轨迹预测，ITSC 2019。[纸]
Agen：自动驾驶的适应性生成预测网络，IV 2019。[纸]
traphic：使用加权交互的轨迹预测和异质交通的轨迹预测，CVPR 2019。[Paper]，[代码]
具有复发性神经网络的占用网格图的多步骤预测，CVPR 2019。[纸]
Argoverse：3D跟踪和预测丰富地图，CVPR 2019 [纸]
对未来车辆本地化的强大核心建模，CVPR 2019。[纸]
自动驾驶汽车的行人占用预测，IRC 2019。[纸]
基于上下文的基于Switch Dynamics的目标的路径预测，2019年。[纸]
灵活推理，计划和控制的深层模拟模型，2019年。[纸]
推论：未来预测的中间表示，2019年。[论文] [代码]
上下文轨迹预测的多代理张量融合，2019年。[纸]
在城市交叉口中的情境感知的行人运动预测，2018年。[纸]
通用的概率互动情况识别和预测：从虚拟到真实，其2018年。[纸]
通用车辆跟踪框架，能够基于修饰的混合物滤镜来处理遮挡，IV 2018。[纸]
基于机动的LSTMS的周围车辆的多模式轨迹预测，2018年。[纸]
通过LSTM编码器架构体系结构对车辆轨迹的序列到序列预测，2018年。[纸]
R2P2：重新聚集的推送政策，用于多种，精确的生成途径预测，ECCV 2018。[纸]
使用大型运动先验预测车辆的轨迹，IV 2018。[纸]
通过使用交互式多个模型整合基于物理和机动的方法，2018年。[纸]
使用深卷卷网络的自动驾驶的交通行为者的运动预测，2018年。[纸]
生成多代理行为克隆，2018年。[纸]
深度序列学习，辅助信息用于流量预测，KDD 2018。[Paper]，[代码]
一个数据驱动的模型，用于在物体混乱环境中进行交互感知的行人运动预测，ICRA 2018。[纸]
移动，参加和预测：一种基于注意力的人运动预测的神经模型，模式识别信2018。[纸]
GD-GAN：用于人群中轨迹预测和群体检测的生成对抗网络，ACCV 2018，[Paper]，[Demo]
SS-LSTM：行人轨迹预测的分层LSTM模型，WACV 2018。[纸]
社会关注：在人群中引起人们的关注，ICRA 2018。[纸] [代码]
行人预测通过计划使用深神经网络，ICRA，2018。[纸]
使用基于计划的社会力量方法对人类运动的共同长期预测，ICRA，2018。[论文]
人类运动预测在社会分组限制下，IROS 2018。[纸]
第一人称视频中的未来人本地化，CVPR 2018。[纸]
社会甘：具有生成对抗网络的社会可接受的轨迹，CVPR 2018。[纸] [代码]
LSTM组：拥挤的方案中的小组轨迹预测，ECCV 2018。[纸]
MX-LSTM：将轨道和粘膜混合到共同的预测轨迹和头姿势，CVPR 2018。[纸]
使用堆叠的复发神经网络通过运动轨迹对行人的意图预测，2018年。[纸]
在2018年交叉点上可转移的行人运动预测模型。[纸]
基于概率的基于地图的行人运动预测将交通参与者考虑到2018年。[纸]
行人运动预测的计算有效模型，ECC 2018。[纸]
情境感知轨迹预测，ICPR 2018。[纸]
考虑正式交通规则的城市环境中的行人基于设定的预测，2018年。[纸]
建立先验知识：使用城市环境数据的基于马尔可夫的行人预测模型，ICARCV 2018。[纸]
深度信息指导人群计算复杂的人群场景，2018年。[纸]
通过预测跟踪：一种用于Mutli人物本地化和跟踪的深层生成模型，WACV 2018。[纸]
“看到的是信仰”：使用视觉上的注意力的行人轨迹预测，WACV 2018。[纸]
长期在不确定性下交通现场的人的长期预测，CVPR 2018。[Paper]，[代码+数据]
编码人群与深度神经网络的人群互动以进行行人轨迹预测，CVPR 2018。[Paper]，[代码]
通过基于变更点的行为预测，2017年的自动驾驶的多重决策，2017年。[纸]
自动驾驶汽车的概率长期预测，IV 2017。[纸]
概率车辆轨迹预测通过复发神经网络对入住网格图，2017年。[纸]
欲望：与互动代理的动态场景中遥远的未来预测，CVPR 2017。[Paper] [代码]
通过生成对抗网络模仿驱动程序行为，2017年。[Paper] [代码]
Infogail：可解释的模仿从视觉演示中学习，2017年。[纸] [代码]
长期预测长期计划，2017年。[纸]
2017年使用圆形分布的城市场景中的长期路径预测。[纸]
深度学习驱动的视觉路径预测，2016年。[纸]
前进：主管社会力量模型，2017年。[纸]
实时认证的概率行人预测，2017年。[纸]
人类运动预测的多重预测方法，ICRA，2017年。[纸]
通过虚拟游戏的行人的预测互动动态，CVPR 2017。[纸]
预测人群场景中的合理路径，ijcai 2017。[纸]
双向预测：基于双向LSTM分类的行人轨迹预测，dicta，2017年。[纸]
激进，紧张还是害羞？识别人群视频中的个性特征，IJCAI 2017。[纸]
基于自然视觉的方法预测城市环境中的行人行为，2017年。[纸]
使用空间意识深度注意模型的人类轨迹预测，2017年。[纸]
软 +硬连线的注意力：人类轨迹预测和异常事件检测的LSTM框架，2017年。[纸]
通过虚拟游戏的行人的预测互动动态，CVPR 2017。[纸]
社交LSTM：人类轨迹预测在拥挤的空间中，CVPR 2016。[纸] [代码]
对车辆安全系统的行人运动模型的比较和评估，2016年。[纸]
年龄和小组驱动的行人行为：从观察到模拟，2016年。[纸]
结构RNN：时空图的深度学习，CVPR 2016。[Paper] [代码]
意图了解行人运动的长期预测，ICRA，2016年。[纸]
基于上下文的探测城市环境中自动驾驶的行人穿越意图，IROS，2016年。[纸]
基于新型计划的人类运动预测算法，ICRA，2016年。[纸]
学习社会礼节：人类轨迹的理解，在拥挤的场景中，ECCV 2016。[纸] [代码]
GLMP-REAL TIMETIME的行人路径预测使用全球和本地运动模式，ICRA，2016年。[纸]
针对特定场景的运动预测的知识转移，ECCV 2016。[纸]
STF-RNN：基于时空特征的重复神经网络，用于预测人们的下一个位置，SSCI 2016。[代码]
目标指导的行人预测，ICCV 2015。[纸]
轨迹分析和预测改进的行人安全：综合框架和评估，2015年。[纸]
预测和认可公共空间中的人类互动，2015年。[论文]
与动态的行人代理一起学习集体人群行为，2015年。[纸]
为预测未来轨迹的人类运动建模时空动力学，AAAI，2015年。[纸]
无监督的机器人学习预测人运动，ICRA 2015。[纸]
一个控制的交互式多重模型滤波器，用于组合人行的意图识别和路径预测，ITSC 2015。[纸]
实时预测建模和强大的避免有不确定，不确定意图的行人，2014年。[纸]
在拥挤环境中人类运动预测的完整框架的行为估算，ICRA，2014年。[纸]
人工神经网络公共交通中的行人轨迹预测，2014年ICPR。[纸]
行人会越过吗？关于行人路径预测的研究，2014年。[纸]
BRVO：使用速度空间推理预测行人轨迹，2014年。[纸]
基于上下文的行人路径预测，ECCV 2014。[纸]
使用肢体语言特征的行人路径预测，2014年。[纸]
在线操纵识别和使用非参数回归的交叉路口辅助的多模式轨迹预测，2014年。[纸]
改进人类运动预测的学习意图，2013年。[论文]
根据学习行为理解交通参与者之间的互动，2016年。[纸]
CVPR 2016中的复杂场景中的视觉路径预测。[纸]
游戏理论方法，用于重新吸引互动场景预测与计划，2016年。[纸]
意图吸引在线POMDP计划在人群中自动驾驶，ICRA 2015。[纸]
在线操纵识别和使用非参数回归的交叉路口辅助的多模式轨迹预测，2014年。[纸]
对未来的补丁：无监督的视觉预测，CVPR 2014。[纸]
使用贝叶斯非参数可及性树的移动代理轨迹预测，2011年。[纸]