轨迹预测

• 自动驾驶中的轨迹预测，到底是预测什么？

  轨迹预测是自动驾驶系统的关键组件，通过对周围物体未来行为的预测，提高安全性与主动性。它依赖于静态环境信息、动态对象状态及交互关系，输出多模态预测结果。主要技术包括物理模型、数据驱动方法和图神经网络等。轨迹预测模块在感知与规划间起到桥梁作用，确保车辆能够提前规划和控制，应对复杂交通环境。然而，多智能体交互、行为多样性和实时性挑战使其面临诸多局限。

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  2025/12/02

  自动驾驶系统 轨迹预测
• 自动驾驶为什么要重视轨迹预测？

  自动驾驶系统中的轨迹预测是连接感知与规划的关键环节，通过预测交通参与者的未来移动轨迹，系统能够在复杂环境下做出安全且高效的决策。轨迹预测不仅需要考虑物理约束和场景语义，还需要应对实时性和不确定性挑战。目前主要有基于物理模型、特征提取和深度学习等方法，其中多模态预测和联合建模有助于提高预测准确性和鲁棒性。为了保证预测的可靠性，系统设计中采用了冗余、保守决策、规则约束和闭环仿真等策略，并注重可解释性和可验证性，以满足安全和监管需求。

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  自动驾驶 轨迹预测

  

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