一种基于旋转等变扩散模型的多智能体轨迹预测方法及系统

本发明公开了一种基于旋转等变扩散模型的多智能体轨迹预测方法及系统，其中方法步骤包括：利用SVD分解对智能体的历史观测轨迹和未来真实轨迹进行降维，将轨迹映射到低秩空间中；基于低秩空间中的未来轨迹，采用K‑means聚类算法生成轨迹锚点；采用旋转等变Transformer模块提取低秩空间中的未来真实轨迹特征；在Transformer模块提取的特征中引入余弦噪声调度表；基于引入噪声表的未来真实轨迹特征输出未来轨迹，并利用轨迹锚点对生成的未来轨迹进行调整，完成多智能体轨迹预测。本发明通过设计低秩潜在空间，将智能体轨迹数据映射到潜在空间中，降低计算复杂度，降低模型推理时间和时间成本。