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G2LTraj：用于轨迹预测的全局到局部生成方法
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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
本研究使用Large Language Models (LLMs)探究了使用LLMs进行人轨迹预测的可能性。通过生成物体过去/观察到的轨迹中的运动线索，并利用混合高斯聚类未来轨迹中的运动线索。采用基于Transformer的体系结构，展示了在行人轨迹预测基准数据集上的有效性，并进行了多个消融实验验证方法。
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关键要点
- 本研究探究了使用大型语言模型（LLMs）进行人轨迹预测的可能性。
- 通过诱导运动线索生成物体过去/观察到的轨迹中的运动线索。
- 利用混合高斯聚类未来轨迹中的运动线索。
- 采用基于Transformer的体系结构，包括运动编码器和社交解码器。
- 展示了方法在行人轨迹预测基准数据集ETH-UCY和SDD上的有效性。
- 进行了多个消融实验来验证方法的有效性。
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