轨迹预测更精准
将高阶跨时间交互简化为统一ST图中的一阶关系，实现一步式时空依赖学习，并用双图网络联合建模行人社交与交互模式间的隐式影响传播。
Ruochen, Li · Tanqiu, Qiao · Katsigiannis, Stamos · 朱占星 · Shum, Hubert P.H.
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025
统一ST图结构将高阶跨时间交互转化为一阶关系，使得时空依赖可以在单步内学习，避免了多步聚合造成的信息损失。
双图网络不仅聚合行人节点特征，还显式传播边特征中隐含的交互模式，从而同时捕捉显式社交交互与隐式影响传导。
Transformer编码器替代自回归结构，突破有限感受野限制，实现对长时间依赖的全局建模。