作品基于变分自编码器的基础预测模型，引入了分层潜在结构，以减轻模式模糊现象。假设轨迹分布可近似为模式的混合，用低级潜变量建模每个模式，高级潜变量表示权重。这使模型能够生成清晰的多模态轨迹分布。为准确建模每种模式，采用了两个车道级别上下文向量（VLI和V2I），并采用新颖方法计算这些低级潜变量的条件。为进一步提高模型性能，使用了位置数据预处理和基于GAN的正则化技术，显著提升了多模态轨迹生成性能。