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自动驾驶中的行为预测与社会感知.docx
资料介绍
自动驾驶中的行为预测与社会感知
一、引言
轨迹预测回答的是"目标将会去哪里"，而行为预测和社会感知回答的是"目标将要做什么以及为什么"。一辆汽车在路口前减速，是因为要左转、为了避让行人、还是仅仅因为驾驶员在接电话？行人站在路边，是在等出租车、看手机导航，还是准备横穿马路？这些行为"意图"的推断，对于自动驾驶系统做出类人化的决策至关重要。社会感知借鉴社会学和认知心理学的概念，将交通参与者理解为具有意图、目标和社交规范的"社会性智能体"，而不仅仅是物理空间中的移动障碍物。2025至2026年间，基于大模型的社会感知技术开始从学术界走向工业界，在交互式驾驶场景中展现出超越传统物理轨迹预测的能力。
二、行为预测的层次
短时物理预测。 短时预测（1至2秒）基于目标的当前运动状态和物理约束（最大加速度、最大转向角）进行推断。物理预测的准确率在短时间内较高，但无法预测目标的意图变化——一个正在直行的车辆可能在1秒后突然开始变道，物理预测无法提前捕获这种意图驱动的行为变化。
意图驱动的中期预测。 中期预测（3至5秒）需要推断目标的驾驶意图。车辆在车道内的横向位置变化（逐渐靠近车道线）是变道意图的早期信号；行人面朝道路方向且在路边停留超过一定时间，是横穿意图的预测指标。意图预测模型通常输入目标的历史轨迹、与道路拓扑的关系以及周围交互场景的上下文特征，输出多个可能的意图类别及其概率。
社会交互感知的长期预测。 长期预测（5秒以上）考虑目标之间的社会交互关系——两个行人在人行道上相遇时是否会互相避让；在无信号灯路口，车辆之间的"让行博弈"会如何展开。社会感知模型需要理解交通参与者之间的"社交规则"——谁有优先权、谁在等待、谁在试探。这类模型的训练需要海量的带有交互标签的驾驶数据，Transformer的自注意力机制天然适合建模这种多目标之间的复杂关联关系。
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