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基于导数的混合预测框架DBHP：多智能体运动中的轨迹插补
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了基于图的条件变分循环神经网络 (GC-VRNN) 的新方法，可同时执行轨迹插补和预测，从不完整的观测中提取空间特征并利用丢失的数据。通过实验证实了方法的出色性能，并提供了三个实践数据集。
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关键要点
- 介绍了一种新的方法——基于图的条件变分循环神经网络 (GC-VRNN)。
- GC-VRNN 可以同时执行轨迹插补和预测。
- 该方法能够从不完整的观测中提取空间特征并利用丢失的数据。
- 设计了适用于时序数据的渐进式记忆模块，以获取缺失信息。
- 通过大量实验验证了方法的出色性能。
- 提供了三种实践数据集，并对轨迹插补和预测的联合问题进行了评估。
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