本文提出SocialCVAE方法，利用条件变分自编码器探索行人运动决策中的行为不确定性，并通过基于能量的交互模型生成交互能量图，以提升行人轨迹预测准确性。该方法属于学习型混合模型，核心是以社交交互条件化潜变量，从而更准确预测行人未来运动。