AA-SGAN：对抗性增强社会生成对抗网络与合成数据

本研究解决了合成行人轨迹在训练预测模型时的不现实性问题。提出了一种新的对抗性方法，在训练过程中增强合成轨迹，这显著提升了生成模型在真实轨迹上的表现。研究结果表明，该方法能够有效提高行人轨迹预测的准确性，具有重要的应用价值。