본 논문은 자율주행을 위한 다중 시간 융합을 통한 협력적 궤적 예측 프레임워크인 Co-MTP를 소개합니다. V2X 기술을 활용하여 과거 및 미래 영역에서 에이전트 간의 상호 작용을 포착함으로써 계획을 지원합니다. Co-MTP는 불완전한 과거 궤적을 보완하고, 이종 그래프 변환기를 사용하여 여러 에이전트의 과거 특징 융합 및 상호 작용을 학습합니다. 또한, V2X를 통해 주변 객체의 예측 결과를 제공하고, 그래프 변환기를 확장하여 계획과 다른 차량의 의도 간의 미래 상호 작용을 포착하여 최종 미래 시나리오 상태를 얻습니다. 실제 데이터셋 V2X-Seq를 사용하여 Co-MTP 프레임워크를 평가한 결과, 최첨단 성능을 달성했으며 과거 및 미래 융합이 예측에 크게 도움이 됨을 확인했습니다.
