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摘要：目前煤矿井下人员轨迹预测方法中，Transformer 与循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络相比，在处理数据时不仅计算量小，同时还有效解决了梯度消失导致的长时依赖问题。但当环境中涉及多人同时运动时，Transformer 对于场景中所有人员未来轨迹的预测会出现较大偏差。并且目前在井下多人轨迹预测领域尚未出现一种同时采用Transformer 并考虑个体之间相互影响的模型。（剩余12024字）
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基于Social Transformer 的井下多人轨迹预测方法
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