近日，我院机电工程学院李骋成老师在模式识别与人工智能领域国际顶级期刊《Pattern Recognition》（中科院SCI一区Top期刊）发表学术论文“DiffTrajectory: Mitigating cumulative errors and enhancing inference efficiency in diffusion-based trajectory prediction”。《Pattern Recognition》作为该领域的国际权威期刊，在学术界具有极高影响力和声誉，近5年复合影响因子为7.9。此次发表标志着我校科研团队在智能计算与轨迹预测方向取得了新的重要成果。
论文提出了一种名为DiffTrajectory 的创新方法，有效解决了扩散模型在轨迹预测中面临的“误差累积”和“推理效率低”两大难题。通过引入四阶龙格–库塔（RK4）方法、Leap 初始化模块（LIM）以及自适应动态步长策略（ADSS），该方法在保证预测精度的同时大幅提升了推理效率。实验结果表明，DiffTrajectory 在多个公开数据集上均取得了显著优势，为相关领域的前沿研究和实际应用提供了有力支撑。
此次成果的取得，充分展示了我院科研人员在人工智能和智能计算领域的探索与创新能力，也为推动我院科研高质量发展和服务社会贡献了新的智慧与力量。
