Map2Traj 街道地图引导的无样本轨迹生成与扩散模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究论文介绍了一种基于地图与轨迹之间固有关联性的零样本轨迹生成方法，名为 Map2Traj，通过利用扩散模型，该方法在考虑街道地图作为条件的情况下，通过训练在中国西安地区多个真实轨迹集和相应街道地图上，生成与真实的移动模式相似且效果可比的合成轨迹，广泛的实验证明了该方法在零样本轨迹生成任务中的有效性，同时还通过无线网络优化的案例研究验证了用于下游应用的有效性。
本论文介绍了一种名为MFTraj的自主驾驶轨迹预测模型，能够在动态交通场景中捕捉复杂的交互作用。该模型利用历史轨迹数据和基于动态几何图的行为感知模块，通过自适应的结构感知交互图卷积网络来捕捉道路用户的位置和行为特征。评估结果表明，MFTraj在数据有限的情况下，甚至无需额外信息，也能胜过许多基准模型，为自主驾驶轨迹预测带来了显著进步。
