该研究提出了一种新的统一时空图数据结构UniEdge，旨在改善行人轨迹预测中的时空交互建模不足问题。UniEdge通过简化高阶跨时间交互为一阶关系，有效捕捉时空依赖，实验结果显示其在多个数据集上显著提升了预测准确性。

本研究提出了一种新颖的行人轨迹预测模型，结合行人互动与环境背景，解决了环境因素被忽视的问题。实验结果表明，该方法在预测精度上显著优于现有技术，有助于提高自动驾驶的安全性。

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。

本文探讨了通过引导扩散建模和强化学习训练的价值函数，实现真实行人轨迹和全身动画控制。提出了人行道运动预测模型PORCA，结合POMDP算法，提高无人驾驶车辆在高密度人流中的行驶安全性。同时，开发了多模态预测算法和博弈论模型，显著提升行人行为预测精度，并引入新评估模式和多任务学习框架，优化行人轨迹预测和动作合成。

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。

该文综述多种行人轨迹预测方法：社交图转换网络结合图卷积与Transformer处理空时图；可传递图神经网络联合轨迹预测与域对齐；时空图LSTM将位移误差降低55%/61%；多模态编码解码变换器在PIE和JAAD数据集上误差最低且速度更快；STAR模型利用注意力与外部记忆取得最新性能；动态有向社交图结合LSTM应对拥挤场景；空间交互转化器结合CVAE在nuScenes上领先；概率多模态GAN建模社交影响；注意力迭代模型媲美当前最优方法；单摄像头深度学习与动态轨迹预测器缓解数据不足问题。