本研究提出了一种扩散预测控制带约束（DPCC）算法，旨在解决扩散模型在机器人控制中面临的新约束问题。DPCC通过改进去噪过程，生成符合约束的动态轨迹，实验证明其在新约束下依然表现良好。

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在提升自动驾驶车辆动作预测准确性方面的应用。通过引入MotionLM和LC-LLM模型，研究实现了对动态车辆轨迹和变道意图的有效预测，并增强了可解释性。实验结果显示，这些模型在多智能体运动预测和人类行为理解方面表现优异，展示了LLMs在自动驾驶领域的潜力。