要旨: 人間の軌道予測（HTP）における強力なデータ駆動型手法の登場により、マルチエージェントの相互作用についてより精緻な理解を得ることが、手の届くところにあります。これは、ソーシャルロボットのナビゲーション、自動運転、群衆モデリングといった分野に重要な示唆をもたらします。本サーベイでは、2020年から2025年の間に公表された研究に焦点を当て、深層学習に基づくマルチエージェント軌道予測の、比較的新しい進展のいくつかを概観します。既存手法を、アーキテクチャ設計、入力表現、そして全体的な予測戦略に基づいて分類し、特にETH/UCYベンチマークを用いて評価されたモデルを重視します。さらに、マルチエージェントHTP分野における主要な課題と今後の研究の方向性を取り上げます。
マルチエージェントの人間軌跡予測における最近の進歩：包括的レビュー
arXiv cs.CV / 2026/4/27
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要点
- 本記事は、マルチエージェントの人間軌跡予測（HTP）に関する深層学習の最新動向を、主に2020年から2025年の研究を対象に包括的に整理したレビューである。
- 手法を、アーキテクチャ設計、入力表現、予測戦略という観点で分類し、とりわけETH/UCYベンチマークで評価されたモデルに重点を置いている。
- データ駆動型の手法の登場によりマルチエージェント相互作用をより精緻に理解・モデリングできるようになってきた背景と、その応用先（ソーシャルロボットのナビゲーション、自動運転、群衆モデリング）への含意を述べている。
- さらに、実環境での予測精度向上に向けた主要な課題と今後の研究方向性を提示している。
