本文介绍了多种行人轨迹预测方法，包括适应性粒子滤波、深度学习和社交物理模型等。这些方法在准确性和效率上显著优于传统技术，能够有效模拟人群行为并提高预测性能。最新的SPDiff模型通过反向扩散过程和群体交互模块，进一步提升了行人移动的预测能力。