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大型轨迹模型是可扩展的运动预测与规划器
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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
该研究提出了一种高效的轨迹预测模型，不依赖于交通地图，综合应用注意机制、LSTM、图卷积网络和时间变换器等技术，性能比现有无地图方法更高，超过了Argoverse数据集上大多数基于地图的最先进方法，同时推理速度更快。
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关键要点
- 该研究提出了一种高效的轨迹预测模型，不依赖于交通地图。
- 模型综合应用注意机制、LSTM、图卷积网络和时间变换器等技术。
- 编码了单一代理的时空信息，并探索了多个代理之间的时空交互信息。
- 模型性能比现有无地图方法更高，超过了Argoverse数据集上大多数基于地图的最先进方法。
- 模型具有比基准方法更快的推理速度。
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