基于自监督时空图网络的行人轨迹预测模型：提升自动驾驶安全性的创新方法

针对复杂场景下行人轨迹预测精度不足的问题，本研究提出基于自监督时空图网络（ST-GCN）的创新模型。通过引入跳数交互（hop interaction）替代传统节点交互，结合Transformer时序特征提取和自监督模块（SSE），在ETH/UCY数据集上实现ADE/FDE指标平均提升15%/10%，尤其在UNIV高密度场景下误差降低25%/22%，为自动驾驶决策系统提供更可靠的技术支撑。

　　

在人工智能技术迅猛发展的今天，行人轨迹预测已成为自动驾驶和智能交通系统的核心挑战。尽管LSTM、GAN等传统方法取得一定进展，但现有图神经网络（GNN）模型仍面临两大瓶颈：一是节点交互导致的计算复杂度激增，二是多层图卷积引发的特征平滑（feature smoothing）效应。这些问题严重制约了模型在密集场景（如UNIV数据集）中的预测精度，而现有方法对行人运动多模态特性的挖掘也显不足。

针对上述挑战，某大学研究团队在《Intelligent Systems with Applications》发表的研究中，创新性地构建了基于自监督时空图网络的行人轨迹预测模型。该研究通过三大关键技术突破传统局限：首先采用跳数交互机制（hop interaction）直接聚合多跳邻居特征，将6跳范围内的节点信息通过预计算邻接矩阵A^l转化为层次化特征，相比传统GCN减少72%卷积操作；其次引入多头注意力（8-head）的Transformer模块捕捉时序依赖；最后设计三视图（直行/左转/右转）自监督模块，通过交叉相关矩阵C分析轨迹分布共性。

研究结果显著：

1. 算法设计：跳数交互通过公式(4)的hopf_t;i=A?^l·e_t;i实现特征聚合，结合位置编码M_order增强空间感知。
2. 性能提升：在ETH/UCY数据集测试中，ADE（平均位移误差）和FDE（最终位移误差）分别达到0.17/0.27，较SOTA模型HighGraph提升25%（UNIV场景）。
3. 可视化验证：图6显示模型在多人交互场景中预测轨迹与实际路径的重合度显著优于基线。

这项研究的突破性在于：其一，跳数交互机制首次实现图神经网络中长程依赖（long-range dependency）的高效建模；其二，自监督模块通过公式(14)的三视图融合，有效捕捉行人运动潜在趋势。这些创新使得模型在计算效率（训练速度提升1.8倍）和预测精度（ADE降低15%）上实现双重突破，为复杂城市场景下的自动驾驶安全决策提供了新范式。未来研究可进一步整合环境语义信息，以应对极端行为预测挑战。