تنبؤ حركة الوكالات الديناميكية في المستقبل يُعد أمرًا بالغ الأهمية لضمان السلامة وتقييم المخاطر في تخطيط الحركة للروبوتات المستقلة. في هذه الدراسة، نقترح طريقة ثنائية المراحل للتنبؤ بالحركة تُدعى R-Pred، المصممة للاستفادة الفعالة من السياق المكاني والتفاعلي من خلال سلسلة من شبكة اقتراح المسار الأولية وشبكة تحسين المسار. تُولّد شبكة اقتراح المسار الأولية M اقتراحًا للمسارات، تقابل M نمطًا من توزيع المسارات المستقبلية. ثم تقوم شبكة تحسين المسار بتعزيز كل من هذه الـ M اقتراحات باستخدام ميكانيكيتين: (1) انتباه السياق المكاني باستخدام "استفسارات أنبوبية" (TQSA)، و(2) انتباه التفاعل على مستوى الاقتراح (PIA). يُستخدم TQSA لجمع ميزات السياق المكاني المحلي المُستخلصة من المناطق المجاورة للمسارات المُقترحة، عبر استفسارات أنبوبية. في المقابل، يعزز PIA اقتراحات المسارات بشكل إضافي من خلال نمذجة التفاعلات بين الوكالات باستخدام مجموعة من الاقتراحات المختارة بناءً على مسافات هذه الاقتراحات عن الوكالات المجاورة. أظهرت التجارب التي أُجريت على مجموعتي بيانات Argoverse وnuScenes أن الشبكة المُحسّنة المُقترحة تحقق تحسينات أداء ملحوظة مقارنة بالأساسيات أحادية المرحلة، وأن R-Pred تحقق أداءً متقدمًا (state-of-the-art) في بعض فئات المعايير المُستخدمة في الاختبارات.