本文提出了一种新型的条件变分自编码器（VAE）架构，旨在解决无人驾驶中的预测问题。该模型结合多模态和上下文驱动特性，能够准确预测道路情况，并在合成数据集上表现优异。此外，研究还介绍了因果延迟变分自编码器（CR-VAE）和变分循环自编码器（VRAE），用于处理时间序列数据，优化模型学习过程，提升预测准确性。