نقترح التنبؤ بالمسارات المستقبلية للوكالات المُراقبة (مثل المشاة أو المركبات) من خلال تقدير أهدافها واستخدامها على مقياس زمني متعدد. ونُبرر ذلك بأن الهدف الخاص بالوكيل المتحرك قد يتغير بمرور الوقت، وأن نمذجة الأهداف بشكل مستمر توفر معلومات أكثر دقة وتفصيلًا لتقدير المسارات المستقبلية. ولتحقيق ذلك، نقدّم شبكة متكررة للتنبؤ بالمسارات تُسمى الشبكة المُوجَّهة بالهدف خطوة بخطوة (SGNet). على عكس الدراسات السابقة التي نمذجت هدفًا واحدًا طويل الأجل فقط، تقوم SGNet بتحديث وتقييم الأهداف على مقياس زمني متعدد. وبشكل خاص، تضم الشبكة مشغلًا يُشغّل المعلومات التاريخية، ومحسّسًا للهدف خطوة بخطوة يُقدّر الأهداف المتتالية في المستقبل، ومُفكّكًا يُقدّر المسارات المستقبلية. وقد قُمنا بتقييم نموذجنا على ثلاث مجموعات بيانات للمرور من منظور الشخص الأول (HEV-I، JAAD، وPIE)، وكذلك على ثلاث مجموعات بيانات من منظور عين الطائر (NuScenes، ETH، وUCY)، وبيّنا أن النموذج يحقق نتائج من الطراز الرائد على جميع المجموعات. تم إتاحة الكود على الرابط التالي: https://github.com/ChuhuaW/SGNet.pytorch.