Un estudio descubre que los modelos de predicción de trayectorias basados en Transformer se degradan significativamente con datos de estado de objetos ruidosos. La precisión disminuye 1.3x bajo ruido leve y hasta 3.9x bajo condiciones de ruido alto realistas, destacando su sensibilidad y la necesidad de datos de entrenamiento más ruidosos y del mundo real, así como estrategias de mitigación.