【摘 要】
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针对当前研究仅考虑影响行人交互因素的问题，提出了一种基于状态精细化长短期记忆（SR-LSTM）和注意力机制的社交生成对抗网络（SRA-SIGAN）的行人轨迹预测模型，利用生成对抗网络（GAN）学习获得目标行人运动规律。首先，使用SR-LSTM作为位置编码器，以有效地提取运动意图信息；其次，通过设置速度注意力机制对同一场景中行人进行影响力合理分配，能够更好地处理行人的交互；最后，由解码器生成预测的未
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61872191）；
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针对当前研究仅考虑影响行人交互因素的问题，提出了一种基于状态精细化长短期记忆（SR-LSTM）和注意力机制的社交生成对抗网络（SRA-SIGAN）的行人轨迹预测模型，利用生成对抗网络（GAN）学习获得目标行人运动规律。首先，使用SR-LSTM作为位置编码器，以有效地提取运动意图信息；其次，通过设置速度注意力机制对同一场景中行人进行影响力合理分配，能够更好地处理行人的交互；最后，由解码器生成预测的未来轨迹。在多个公开数据集上的测试实验表明，与SR-LSTM模型相比，SRA-SIGAN的平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别减少了15.2%和9.5%；同时，与社交生成对抗网络（SIGAN）模型相比，SRA-SIGAN的ADE和FDE也分别下降了13.3%和8.5%。实验结果表明了SRA-SIGAN模型能提高行人轨迹预测的准确性。
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