一、什么是轨迹预测
轨迹预测（Trajectory Prediction）是运动预测的一个子任务，指在已知目标过去或当前的运动轨迹（带时间戳的几何位置序列）的基础上，预测其未来一段时间内的位置、速度、方向等状态信息。在自动驾驶系统中，它位于感知与规划之间，承担“感知‑预测‑规控”流程的核心环节，为后续决策提供可能的运动路径。
二、关键要素
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| 输入 | ① 历史轨迹（位置、速度、航向） ② 环境信息：高清地图、道路拓扑、交通标志等 ③ 交互信息：周围车辆/行人行为、社交关系 |
| 输出 | 未来轨迹序列（多步坐标），常以 K 条多模态预测形式给出，以覆盖不确定性 |
| 时间尺度 | 短期（1‑3 s）用于紧急规控，长期（3‑5 s 甚至 30 s）用于路径规划与行为预测 |
| 不确定性建模 | 采用概率分布、混合高斯、采样或生成式模型来表达多种可能性 |
三、主要应用场景
- 自动驾驶：车辆、行人、骑行者的运动预测，支撑安全规控与路径规划。
- 机器人导航：移动机器人在动态环境中的避障与任务执行。
- 智能交通：交通流预测、拥堵预警、信号灯优化。
- 物流与航运：船舶、无人机、货运车辆的航线规划与风险评估。
- 体育与行为分析：运动员轨迹分析、行为意图识别。
四、方法分类
| 类别 | 代表技术 | 关键特点 |
|---|---|---|
| 物理/运动学模型 | 常速模型、卡尔曼滤波、基于动力学的轨迹生成 | 解释性强、计算轻量，但难以捕捉复杂交互。 |
| 统计/概率模型 | 高斯混合模型、马尔可夫模型、贝叶斯推断 | 能表达不确定性，适用于短期预测。 |
| 传统机器学习 | 随机森林、支持向量机 | 需要手工特征，适用于结构化数据。 |
| 深度学习（序列模型） | LSTM、GRU、Social‑LSTM、Social‑GAN | 能自动学习时空特征，已成为主流。 |
| 图神经网络（GNN） | Social‑STGCNN、LaneGCN、GP‑Graph（学习行人群体表示） | 将道路拓扑或社交关系建模为图结构。 |
| Transformer 与注意力机制 | Vector‑Fusion‑Transformer、Scene‑aware Transformer、Long‑term Transformer（GSMNet） | 捕捉长程依赖，适合大规模数据。 |
| 生成式模型 | GAN（Social‑GAN、MG‑GAN）、VAE、扩散模型（Conditioned Diffusion） | 直接生成多模态轨迹，提升多样性。 |
| 多模态/跨域融合 | 融合 LiDAR、摄像头、雷达的感知特征；使用 HD‑Map 向量化表示、知识图谱（nuScenes Knowledge Graph） | 提升对场景上下文的感知能力。 |
| 端到端感知‑预测‑规划 | ITPNet、ITPNet+LaneGCN 等即时预测框架 | 兼顾实时性与精度，适用于实际部署。 |
五、常用评估指标
- 平均位移误差（ADE）：预测轨迹与真实轨迹在所有时间步的欧氏距离均值。
- 最终位移误差（FDE）：预测轨迹最后一步与真实位置的欧氏距离。
- 最小 ADE / FDE（mADE、mFDE）：在多模态预测中取 K 条轨迹的最小误差，衡量模型捕捉最佳模式的能力。
- 丢失率（Miss Rate, MR）：终点误差超过阈值（如 2 m）的比例。
- 离路率（Off‑road Rate）：预测轨迹脱离合法道路的比例，常用于自动驾驶基准。
六、主流公开数据集（均提供高精度地图或多模态感知信息）
| 数据集 | 场景 | 规模 | 关键特性 |
|---|---|---|---|
| Argoverse（v1/v2） | 城市道路 | 约 30 万条 5 s 轨迹 | 首个提供 HD‑Map（290 km） |
| nuScenes | 城市街区 | 1 000 场景、约 4 K 轨迹 | 多传感器（LiDAR、摄像头、雷达） |
| Waymo Open Motion | 多城市 | 约 100 K 轨迹，20 s 长度 | |
| Lyft Level 5 | 旧金山、波士顿 | 约 53 K 轨迹，交互丰富 | |
| INTERACTION | 多国交叉口 | 约 400 K 轨迹，包含交通信号 | |
| ApolloScape、KITTI、BDD100K 等也被广泛使用。 |
七、挑战与发展趋势
- 多模态不确定性：单一轨迹难以覆盖真实分布，需采用概率或生成式模型并使用 mADE/mFDE 进行评估。
- 场景感知与地图融合：高精度矢量地图、道路拓扑、交通信号的有效编码仍是提升精度的关键。
- 交互建模：行人/车辆之间的社交行为、意图推断需要图神经网络或博弈论框架来捕捉。
- 跨域泛化：不同城市、天气、传感器配置导致分布漂移，迁移学习、联邦学习等方法正在探索。
- 实时性与计算效率：端到端即时预测（ITPNet）在保持毫秒级推理的同时实现高精度。
- 大模型与自监督：基于 Transformer 的大规模预训练模型（如 GPT‑style）正被引入轨迹预测，以利用海量未标注轨迹数据。
- 可解释性与安全性：在安全关键的自动驾驶场景，需要对预测结果提供置信区间或不确定性可视化，以支撑决策层的风险评估。
八、简要小结
轨迹预测是连接感知与规划的关键技术，已从最初的物理模型发展到融合多模态感知、图结构和生成式深度学习的综合体系。当前的研究重点在于 多模态不确定性建模、场景感知融合、交互行为推理，并通过 大规模公开数据集（Argoverse、nuScenes、Waymo 等）进行基准评估。随着大模型、联邦学习和可解释 AI 的兴起，未来的轨迹预测将更加 精准、鲁棒且可实时部署，为自动驾驶、机器人和智能交通等领域提供可靠的运动预测支撑。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！