展望前方与回顾过去：面向道路网络轨迹的前瞻性生成建模

arXiv:2610.13131v1 发布类型：cross 摘要：轨迹生成是交通管理和城市规划等城市应用的基础。在道路网络中，车辆沿道路路段行驶的过程大体上是确定性的，而在交叉路口处的转向则至关重要——多个驶出路径可能看起来同样合理，但它们可能导致下游路线大相径庭。现有的生成方法（如扩散模型）会模拟位置序列，却无法妥善解决下一步转向选择问题，甚至会生成偏离道路网络的轨迹。为弥补这一不足，我们提出一种根本性的转变：从位置模拟转向道路网络上的行为建模。在本文中，我们从生成式路线规划的角度重新审视轨迹生成，并引入一种新的图约束生成范式——前瞻性生成建模。该范式通过纳入对未来路线如何向目的地展开的预判，解决下一步转向选择问题。具体而言，我们提出了一种名为 Foresight 的新型生成模型，将“预判—选择—更新—再次预判”循环构建为概率模型，使模型能够获得更长期的前瞻能力，同时沿着历史轨迹持续进行序列生成。大量实验表明，Foresight 优于当前最先进的基线方法。