研究人员开发了 RetroMotion，这是一种用于道路使用者的运动预测的新方法，它将复杂的联合轨迹预测分解为更简单的边际和成对分布。该方法利用具有逆因果信息流的 Transformer 模型，通过考虑后续轨迹点来告知早期轨迹点，从而能够生成更准确的预测。值得注意的是，RetroMotion 不仅在多个基准数据集上取得了最先进的结果，而且还展示了其固有的遵循指令的能力，可以根据上下文命令调整预测。 AI
影响 引入了一种新的可指令运动预测方法，有望提高自动驾驶汽车的安全性和交互建模。
排序理由 这是一篇详细介绍新的运动预测模型的学术论文。
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