PMM-Net：基于补丁嵌入和显式模态调制的单阶段多智能体轨迹预测

本研究解决了多智能体轨迹预测中人类行为的不确定性及复杂的社会互动带来的挑战。提出了一种基于补丁的时间特征提取模块与图形社交特征提取模块，结合显式模态调制，构建了高效的单阶段推理管道。实验结果表明，该方法在公共基准数据集上显著优于现有最先进的技术。