多智能体人类轨迹预测的最新进展：一个综合综述
计算机视觉与模式识别
2026-04-27 v3 机器学习
机器人学
摘要
随着数据驱动方法在人类轨迹预测（HTP）中的崛起，洞察多智能体相互作用已触手可及，其在社交机器人导航、自动驾驶和群体建模等领域具有重要意义。本综述回顾了自 2020 年以来基于深度学习的多智能体轨迹预测的最新进展，重点关注近年发表的研究。我们根据网络结构设计、输入表示和整体预测策略对现有方法进行分类，特别强调在 ETH/UCY 基准上评估的模型。此外，我们还概述了多智能体 HTP 领域的关键挑战和未来研究方向。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.14831,
title = {Recent Advances in Multi-Agent Human Trajectory Prediction: A Comprehensive Review},
author = {Céline Finet and Stephane Da Silva Martins and Jean-Bernard Hayet and Ioannis Karamouzas and Javad Amirian and Sylvie Le Hégarat-Mascle and Julien Pettré and Emanuel Aldea},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14831},
year = {2026}
}
备注
40 pages