本研究提出了Goal-GAN模型，用于人类轨迹预测。该模型通过目标估计和路由模块实现任务，使用过去的轨迹信息和场景背景来估计目标位置概率分布，并生成符合物理约束的可行路径。实验结果表明，该模型在多个基准测试中表现出色。

本文提出了一种新颖的深度学习框架，用于人类轨迹预测和社交群体成员检测。通过生成对抗网络管道，提取社会身份属性，并将群体检测公式化为无监督学习问题。在多个基准测试中，该框架相对于现有方法更能预测人类社会行为。

Goal-GAN是一种用于人类轨迹预测的模型，采用过去的轨迹信息和场景的视觉背景来估计可能的目标位置的多模态概率分布，并使用循环神经网络生成符合物理约束的逼真且多样化的轨迹集合。实验结果表明，该方法在多个基准测试中建立了一个新的最先进模型。