基于场模型的运动概率计算文献综述

运动概率计算是目标轨迹预测、人群行为分析等领域的关键问题，传统方法多基于统计学或机器学习模型，但往往难以准确描述复杂场景下的运动规律。

场模型作为一种能够刻画空间交互影响的有效工具，近年来被引入运动概率计算领域并取得了显著进展。

本文首先介绍场模型和运动概率的基本概念，然后分别从传统方法和基于场模型的方法两个方面回顾了运动概率计算的研究现状，并对不同方法的优缺点进行分析比较。

在此基础上，重点阐述了基于场模型的运动概率计算方法，包括其基本原理、模型构建、算法设计以及应用案例等方面。

最后，对该领域未来发展趋势进行展望，指出潜在的研究方向和挑战。

关键词：运动概率；场模型；轨迹预测；人群行为分析；空间交互

随着定位技术的发展和普及，运动目标的轨迹数据呈现爆炸式增长，如何从海量轨迹数据中挖掘潜在的运动规律，进而实现对目标未来运动行为的预测，已成为智能交通、城市规划、公共安全等领域的研究热点。

运动概率计算作为运动行为预测的基础，旨在量化目标在未来时刻出现在特定位置的可能性，其结果可为路径规划、异常检测、风险评估等应用提供重要依据。

传统运动概率计算方法多基于统计学模型，例如马尔可夫模型、隐马尔可夫模型等，其通过统计目标历史轨迹信息来推断未来运动趋势。

然而，这类方法往往依赖于大量历史数据，且难以有效捕捉复杂场景下的空间交互影响。