本研究使用Large Language Models (LLMs)探究了使用LLMs进行人轨迹预测的可能性。通过生成物体过去/观察到的轨迹中的运动线索，并利用混合高斯聚类未来轨迹中的运动线索。采用基于Transformer的体系结构，展示了在行人轨迹预测基准数据集上的有效性，并进行了多个消融实验验证方法。