Chatting about Conditional Trajectory Prediction
作者: Yuxiang Zhao, Wei Huang, Haipeng Zeng, Huan Zhao, Yujie Song
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-04-20
💡 一句话要点
提出CiT模型，通过跨时域意图交互进行条件轨迹预测，提升人机交互安全性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 轨迹预测 人机交互 意图预测 跨时域交互 机器人导航
📋 核心要点
- 现有轨迹预测方法忽略了自我运动的影响，且仅依赖静态信息建模交互，限制了预测精度。
- CiT模型通过跨时域意图交互，实现不同时域信息的互补与集成，从而更准确地表示智能体的意图。
- CiT与机器人运动规划模块紧密结合，能基于自我运动预测周围智能体的轨迹，实验结果表明其性能优于现有方法。
📝 摘要（中文）
人类行为具有相互依赖性，这要求人机交互系统通过建模复杂的社会互动来预测周围智能体的轨迹，从而避免碰撞并执行安全的路径规划。虽然现有的轨迹预测方法很多，但大多数方法没有结合自我的运动，仅基于静态信息建模交互。受人类心智理论的启发，我们提出了一种用于条件轨迹预测的跨时域意图交互方法(CiT)。我们提出的CiT对行为意图进行跨时域的联合分析，实现不同时域之间的信息互补和集成。智能体自身时域的意图可以通过来自其他时域的社会交互信息进行校正，从而获得更精确的意图表示。此外，CiT旨在与机器人运动规划和控制模块紧密集成，能够基于自我的潜在运动为所有周围智能体生成一组可选的轨迹预测结果。大量实验表明，所提出的CiT显著优于现有方法，在基准测试中实现了最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有轨迹预测方法在人机交互场景中存在不足，主要体现在两个方面：一是忽略了自我（ego agent）的运动信息对周围智能体轨迹的影响；二是过度依赖静态信息建模交互，无法充分捕捉动态的社会互动关系。这些局限性导致预测精度不高，影响了机器人安全路径规划和人机交互的流畅性。
核心思路：CiT的核心思路是模拟人类的“心智理论”，即理解他人意图的能力。通过跨时域的意图交互，模型能够利用不同时间段的信息来修正和完善对智能体意图的理解。具体来说，智能体在某个时间点的意图会受到其自身历史行为以及其他智能体在不同时间点行为的影响。
技术框架：CiT模型主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：用于提取智能体自身以及周围智能体的历史轨迹信息，包括位置、速度等。2) 意图编码模块：将提取的特征编码成意图向量，表示智能体在特定时间段内的行为意图。3) 跨时域交互模块：该模块是CiT的核心，通过注意力机制或其他交互方式，实现不同时间段意图向量之间的信息交互。4) 轨迹预测模块：基于交互后的意图向量，预测智能体未来的轨迹。
关键创新：CiT的关键创新在于提出了跨时域意图交互机制。与传统方法只关注当前时刻的交互信息不同，CiT能够利用历史和未来的信息来辅助意图理解，从而更准确地预测轨迹。此外，CiT还考虑了自我运动对周围智能体行为的影响，使其更适用于人机交互场景。
关键设计：CiT的具体实现细节可能包括：1) 使用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型进行意图编码。2) 采用注意力机制实现跨时域意图交互，例如使用Self-Attention或Cross-Attention。3) 设计合适的损失函数，例如最小化预测轨迹与真实轨迹之间的距离，并加入正则化项以防止过拟合。4) 针对不同的应用场景，调整模型参数和网络结构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过大量实验验证了CiT模型的有效性。实验结果表明，CiT在多个轨迹预测基准数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要中强调了“显著优于现有方法”和“实现了最先进的性能”。
🎯 应用场景
CiT模型可广泛应用于人机交互、自动驾驶、机器人导航等领域。在人机交互中，它可以帮助机器人更好地理解人类意图，从而做出更安全、更自然的反应。在自动驾驶中，它可以提高车辆对周围交通参与者行为的预测精度，从而提升驾驶安全性。在机器人导航中，它可以帮助机器人在复杂环境中规划更合理的路径，避免碰撞。
📄 摘要（原文）
Human behavior has the nature of mutual dependencies, which requires human-robot interactive systems to predict surrounding agents trajectories by modeling complex social interactions, avoiding collisions and executing safe path planning. While there exist many trajectory prediction methods, most of them do not incorporate the own motion of the ego agent and only model interactions based on static information. We are inspired by the humans theory of mind during trajectory selection and propose a Cross time domain intention-interactive method for conditional Trajectory prediction(CiT). Our proposed CiT conducts joint analysis of behavior intentions over time, and achieves information complementarity and integration across different time domains. The intention in its own time domain can be corrected by the social interaction information from the other time domain to obtain a more precise intention representation. In addition, CiT is designed to closely integrate with robotic motion planning and control modules, capable of generating a set of optional trajectory prediction results for all surrounding agents based on potential motions of the ego agent. Extensive experiments demonstrate that the proposed CiT significantly outperforms the existing methods, achieving state-of-the-art performance in the benchmarks.