计算机科学与探索

作者：杜婷, 庄旭菲, 王玉杰, 黎子珩, 吕洁, 智媛媛, 赵宇鹏

单位：内蒙古工业大学 智能科学与技术学院，呼和浩特 010080

关键词：行人轨迹预测,图神经网络,时空图神经网络,生成式网络,Transformer

基金：内蒙古自治区科技计划项目（2020GG0104）；内蒙古自然科学基金（2023MS06021）；内蒙古自治区重点研发和成果转化计划项目（2025YFHH0115）。

行人轨迹预测作为自动驾驶、智能监控等场景中的关键技术，其预测精度直接关系到下游决策系统的安全性和可靠性。然而，行人运动受社会交互、环境约束以及个体意图差异的共同影响，具有明显的动态性和复杂性，传统方法通常难以在统一框架下同时兼顾这些复杂因素。近年来，图神经网络凭借其强大的关系建模能力，在行人轨迹预测领域展现出显著的优势，并成为当前研究的热点。系统梳理了近年来基于图神经网络的行人轨迹预测研究进展，依据模型结构特点将其划分为三类：基于时空图神经网络的方法、图神经网络与生成式网络相结合的方法和基于图神经网络与Transformer相结合的方法。深入分析了上述各种方法的建模机制、方法优势以及局限性，比较了部分具有代表性的方法在公共数据集上的性能表现。总结该领域的主要挑战，对未来的发展方向进行展望，不仅为理解现有图神经网络轨迹预测方法的研究脉络提供了系统化的理论框架，也为后续相关研究提供了有价值的参考依据。

来源：2026年第4期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

查看计算机科学与探索杂志2026年第4期