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优化扩散模型进行联合轨迹预测与可控生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Controllable Diffusion Trajectory (CDT)的新型轨迹生成器，它将地图信息和社交交互融入到基于Transformer的条件去噪扩散模型中，以指导未来轨迹的预测。CDT通过引入行为标记确保轨迹多模态，并使用预测的终点作为替代行为标记，以促进准确轨迹的预测。实验表明，CDT在复杂城市环境中生成多样且符合场景要求的轨迹。
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关键要点
- 在复杂交通环境中进行轨迹预测需要遵循现实世界的环境条件和行为多模态。
- 介绍了一种名为Controllable Diffusion Trajectory (CDT)的新型轨迹生成器。
- CDT将地图信息和社交交互融入到基于Transformer的条件去噪扩散模型中。
- 通过引入行为标记确保轨迹多模态，使用预测的终点作为替代行为标记。
- 实验表明，CDT在复杂城市环境中生成多样且符合场景要求的轨迹。
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