摘要
本申请公开了一种多智能体轨迹预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及轨迹预测领域。所述方法包括：获取智能体的轨迹序列；将轨迹序列输入至智能体轨迹预测模型，输出预测轨迹序列；智能体轨迹预测模型是基于历史的轨迹序列对最终预测模型进行训练，并采用基于Pareto优化的知识蒸馏方法，根据动态预测模型输出的预测轨迹以及意图预测模型输出的预测完整轨迹，对训练后的最终预测模型输出的轨迹序列进行校准后确定的；其中，动态预测模型和所述意图预测模型，均是以Mamba作为骨干网络，基于历史的轨迹序列，以对应的损失函数最小化为目标进行训练得到的。本申请旨在有效地完成智能体的轨迹预测。
