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C$^{2}$INet: Realizing Incremental Trajectory Prediction with Prior Awareness
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出C$^{2}$INet方法，旨在解决多智能体轨迹预测中的环境偏差和灾难性遗忘问题。该方法通过变分推理对齐环境先验与后验估计，提升轨迹表示能力，增强对多样任务的适应性，并显著提高预测性能。
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关键要点
- C$^{2}$INet方法旨在解决多智能体轨迹预测中的环境偏差和灾难性遗忘问题。
- 该方法通过变分推理对齐环境先验与后验估计，提升轨迹表示能力。
- C$^{2}$INet增强了对多样任务的适应性，显著提高了预测性能。
- 研究结果表明，该方法在保持先前任务信息的同时，能够有效改善轨迹预测的准确性。
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