時間泄漏 TemporalLeakage: 就是后續有事件發生，然后才有了這個結果，但是在該事件發生之前，不應該預測該結果。 Temporal Leakage 問題是往往導致縱向Planning不“果斷”。

解決方案：

• 人工標注出時間發生的時刻
  真值只監督時間發生之前的，在評測中也如此
  Path監督完整GT，Traj 只監督/ 評測未來 2s
  Traj 對GT 監督 離當前時刻越近權重越大，越遠則越小， Weight Decay

• 自動標注
  rule-based：在每個sample的gt 上 定義滑窗，利用前后滑窗內的平均加速度變化 如果超過某個threshold 則 mask 后者滑窗的數據
  self-labeling: 網絡自己去學時間發生點p，Loss 計算 mask 掉 p 之后的 traj_pred & traj_gt.
  用diffusion去重新給真值
  Shifted Time Window：訓練集永遠比事件早 Δt（例如 5 s），保證 GT 不含事件后運動