人は歩行時に過去の経路に加えて、周囲の人や障害物の配置によって歩行経路
を決定している。この2つの情報による経路決定をモデル化するために、様々
な研究が行われてきた。その中にTransformerという時系列情報を学習できる
ニューラルネットワークを使用するものがある。先行研究としては空間情報の
モデル化のために、Transformerと加えて，外部の別モデルを導入している例
もあるが、我々は、Transformer に備わっているSelf-Attention構造を用いて
空間情報を学習できるものと考えた。本研究では，時間情報を学習する
Decoderと空間情報を学習するDecoderを連結することによって外部構造を必要
としないTransformerだけによる歩行軌跡予測方法を提案する。