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Traj-Explainer：一种可解释且稳健的多模态轨迹预测方法
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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
本研究提出了Traj-Explainer轨迹预测模型，旨在解决现有模型缺乏可解释性的问题。通过条件扩散和Shapley值验证其有效性，结果表明模型学习的输入因素与实际驾驶经验一致，具有重要的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了Traj-Explainer轨迹预测模型。
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该模型旨在解决现有模型缺乏可解释性的问题。
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Traj-Explainer通过条件扩散和Shapley值验证其有效性。
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研究结果表明模型学习的输入因素与实际驾驶经验一致。
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该模型具有重要的应用潜力。
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