该研究提出了一种高效的轨迹预测模型，不依赖于交通地图，通过综合应用注意机制、LSTM、图卷积网络和时间变换器等技术，编码了单一代理的时空信息，并探索了多个代理之间的时空交互信息。该模型在性能上超过了现有无地图方法和大多数基于地图的最先进方法，并具有更快的推理速度。

该研究提出了一种社交关注的轨迹预测模型，可以捕获人们在拥挤环境中导航时每个人的相对重要性。该模型对比了现有方法的性能，并分析了训练后的注意力模型，以更好地理解人类在拥挤环境中导航时关注周围团队的特点。