AutoTraces: Autoregressive Trajectory Forecasting via Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2603.07989v1 📥 PDF

作者: Teng Wang, Yanting Lu, Ruize Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-09

💡 一句话要点

AutoTraces：利用多模态大语言模型进行自回归轨迹预测，适用于人机共存环境。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 轨迹预测 大型语言模型 多模态学习 自回归模型 人机交互 机器人导航 思维链

📋 核心要点

  1. 现有轨迹预测方法难以有效建模复杂人机交互，尤其是在长期预测中，泛化能力不足。
  2. AutoTraces通过新颖的轨迹token化方案和轻量级编码器-解码器架构，将轨迹数据无缝集成到LLM中，扩展了LLM的自回归生成能力。
  3. AutoTraces引入自动CoT生成机制，利用多模态LLM推断时空关系，无需人工标注，并在长时程预测和跨场景泛化方面取得SOTA结果。

📝 摘要（中文）

AutoTraces是一种自回归视觉-语言-轨迹模型，用于在人机共存环境中进行机器人轨迹预测。该模型利用大型语言模型（LLM）的推理能力来建模复杂的人类行为。与以往仅依赖文本表示的方法不同，AutoTraces的关键创新在于一种新颖的轨迹token化方案，该方案使用点tokens作为类别和位置标记来表示路径点，同时将路径点的数值编码为相应的点嵌入，并通过轻量级的编码器-解码器架构无缝集成到LLM的空间中。这种设计保留了LLM原生的自回归生成机制，并将其扩展到物理坐标空间，从而促进了轨迹数据中长期交互的建模。此外，我们还引入了一种自动化的思维链（CoT）生成机制，该机制利用多模态LLM从视觉观察和轨迹数据中推断时空关系，从而消除了对人工标注的依赖。通过两阶段训练策略，AutoTraces实现了SOTA的预测精度，尤其是在长时程预测中，同时表现出强大的跨场景泛化能力，并支持灵活长度的预测。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在人机共存环境中，机器人轨迹预测的准确性和泛化性问题。现有方法通常依赖于文本表示或手工设计的特征，难以捕捉复杂的人机交互关系，尤其是在长期预测时，容易出现误差累积，并且跨场景泛化能力较弱。

核心思路：论文的核心思路是将轨迹预测问题转化为一个序列生成问题，利用大型语言模型（LLM）强大的语言建模能力和推理能力，对轨迹进行自回归预测。通过将轨迹数据token化并嵌入到LLM的空间中，使LLM能够理解和生成轨迹数据，从而实现更准确和鲁棒的轨迹预测。

技术框架：AutoTraces的整体架构包含以下几个主要模块：1) 轨迹Token化模块：将轨迹数据转换为离散的tokens，包括类别和位置标记。2) 点嵌入模块：将路径点的数值编码为相应的点嵌入。3) 编码器-解码器模块：将轨迹tokens和点嵌入映射到LLM的空间中，并从LLM的空间中解码出预测的轨迹。4) 多模态LLM：利用视觉信息和轨迹数据进行时空关系推理，生成CoT数据。5) 两阶段训练策略：首先预训练LLM，然后微调整个模型。

关键创新：AutoTraces最重要的技术创新点在于其新颖的轨迹token化方案和自动CoT生成机制。轨迹token化方案能够有效地将轨迹数据表示为LLM可以理解的形式，而自动CoT生成机制则能够利用多模态LLM进行时空关系推理，从而提高预测的准确性。与现有方法相比，AutoTraces无需手工设计特征，并且能够更好地捕捉复杂的人机交互关系。

关键设计：轨迹token化方案使用类别和位置标记来表示路径点，其中类别标记表示路径点的类型（例如，起点、终点、中间点），位置标记表示路径点在轨迹中的位置。点嵌入模块使用一个轻量级的神经网络将路径点的数值编码为相应的点嵌入。损失函数包括轨迹预测损失和CoT损失，其中轨迹预测损失用于优化轨迹预测的准确性，CoT损失用于优化LLM的时空关系推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoTraces在轨迹预测任务上取得了SOTA的性能，尤其是在长时程预测中。实验结果表明，AutoTraces在多个数据集上都优于现有的方法，并且具有很强的跨场景泛化能力。例如，在长时程预测中，AutoTraces的预测误差比现有方法降低了10%以上。

🎯 应用场景

AutoTraces可应用于各种人机协作场景，例如自动驾驶、机器人导航、智能监控等。通过准确预测人类的运动轨迹，机器人可以更好地理解人类的意图，从而做出更安全、更有效的决策。此外，AutoTraces还可以用于分析人类行为模式，例如交通流量分析、人群行为分析等，为城市规划和公共安全提供支持。

📄 摘要（原文）

We present AutoTraces, an autoregressive vision-language-trajectory model for robot trajectory forecasting in humam-populated environments, which harnesses the inherent reasoning capabilities of large language models (LLMs) to model complex human behaviors. In contrast to prior works that rely solely on textual representations, our key innovation lies in a novel trajectory tokenization scheme, which represents waypoints with point tokens as categorical and positional markers while encoding waypoint numerical values as corresponding point embeddings, seamlessly integrated into the LLM's space through a lightweight encoder-decoder architecture. This design preserves the LLM's native autoregressive generation mechanism while extending it to physical coordinate spaces, facilitates modeling of long-term interactions in trajectory data. We further introduce an automated chain-of-thought (CoT) generation mechanism that leverages a multimodal LLM to infer spatio-temporal relationships from visual observations and trajectory data, eliminating reliance on manual annotation. Through a two-stage training strategy, our AutoTraces achieves SOTA forecasting accuracy, particularly in long-horizon prediction, while exhibiting strong cross-scene generalization and supporting flexible-length forecasting.