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智能驾驶中的轨迹预测技术.docx
资料介绍
智能驾驶中的轨迹预测技术
一、引言
轨迹预测是自动驾驶决策规划的前置环节——系统在为自己规划路径之前，必须先预测周围所有交通参与者未来数秒内的运动轨迹。一辆在城市道路行驶的汽车，其周围可能有数十个动态目标——前车、旁车、行人、自行车、摩托车——每一个的运动轨迹都影响着自车的决策。轨迹预测的精度直接决定了决策规划的安全性和通行效率：预测误差过大会导致决策规划器做出过于保守或过于激进的驾驶决策。2025至2026年间，基于Transformer和扩散模型的轨迹预测方法在精度和多模态性上取得了显著突破。
二、轨迹预测的问题定义与挑战
多模态性。 同一个目标在同一场景下可能产生多种合理的行为——前车可能减速、加速、变道或刹车。多模态预测要求模型输出多种可能轨迹及其对应的意图概率，而不是单一的"平均轨迹"。例如，在路口场景中，模型应该同时输出"直行通过"和"左转等待"两种合理预测，并分别给出概率估计。评估多模态预测的标准是minADE（最小平均位移误差）和minFDE（最小最终位移误差）——只计算所有预测轨迹中与真实轨迹最接近的那一条的误差。
交互建模。 道路上所有交通参与者的行为是相互影响的——前车的减速可能导致旁车变更车道，行人的横穿意图可能导致所有车辆减速。将各目标的轨迹预测视为独立事件会导致预测的准确率显著下降。交互建模要求在预测的编码阶段就充分考虑所有目标之间的相互影响。
长尾行为。 人类驾驶行为中存在各种"长尾"行为——车辆因避让动物而突然变道、行人因追回被风吹走的帽子而冲向马路、摩托车在车流中穿插。这些非常规行为的预测极其困难，但正是这些长尾行为构成了自动驾驶安全风险的"最后一公里"。
三、主流轨迹预测方法
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