《表1 不同方法在各数据集场景下的ADE/m》

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《结合自注意力机制和结伴行为特征的行人轨迹预测模型》

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从表1、表2中平均结果来看，本文提出的模型优于其他对比模型。在UCY-ZARA02和UCY-UNIV场景下，线性回归模型和LSTM模型的性能比本文提出的模型相差较大，原因是它们只捕获个体的运动，而不获取行人之间的交互信息。在这两个交互行为丰富的数据集中，交互信息缺失将导致预测结果与真实结果偏离较大。