自动驾驶为何高度依赖轨迹预测？
在自动驾驶技术体系中，轨迹预测是一项核心能力，其目标是在几秒到十几秒的时间窗口内，判断“其他交通参与者”的可能运动路径。缺乏这一能力，系统将难以预判潜在变化，仅能基于当前状态进行反应。一旦前方出现突发状况，例如行人横穿马路或车辆突然变道，系统将可能无法及时应对。
真实道路上的交通参与者众多，交互频繁，环境高度动态，只有系统性地预测多种未来可能性，自动驾驶车辆才能做出既安全又高效的决策。
轨迹预测的定义及其在系统中的位置
轨迹预测的核心是根据当前状态推演未来可能的发展趋势。感知模块负责识别周围物体的位置、方向与速度，预测模块则基于这些信息，计算出这些物体在未来一段时间内可能的运动轨迹与行为。
自动驾驶系统通常包括感知、预测、规划与控制四个核心模块。其中，预测模块充当关键桥梁，将感知数据转化为具有时间维度的未来场景，供规划模块参考。如果缺失预测环节，规划系统将只能依据静态快照进行路径规划，极易在突发情况下做出不合理决策，例如刹车不及时或避让不充分。
预测并非简单地“沿着当前方向画一条直线”。交通参与者的行为会受到车道结构、交通信号、前方距离、变道意图、行人行为、车辆礼让及天气路面等多种因素影响。因此，高质量的轨迹预测必须融合物理约束（如车辆动力学、道路几何）、场景语义（如车道线、禁止掉头标志、交通信号）和多体交互（如邻车意图和行人行为），最终输出一组合理轨迹及其概率分布，而非单一路径。
对自动驾驶系统而言，提供多种可能性并标注其发生概率，比仅输出一条平均轨迹更具安全性。因为平均轨迹往往处于两种合理路径之间，而这在实际中可能是不可行甚至危险的。
轨迹预测所涉及的时间尺度也至关重要。短期预测（0.5秒至3秒）通常用于即时反应，如紧急刹车或方向微调，对实时性要求高；中期预测（3秒至10秒）更多服务于策略级决策，如是否提前变道或绕行拥堵；长期预测（10秒以上）则用于路径规划与效率优化。工程实践中常采用分层预测策略，短期使用轻量高精度模型保障响应速度，长期则采用复杂模型评估策略。
综上所述，轨迹预测的作用在于将“不确定的未来”转化为可操作的信息，从而在复杂交互环境中提前做出最优决策，这正是其在自动驾驶系统中不可替代的根本原因。
轨迹预测的技术路线与工程挑战
轨迹预测的方法多样，既有基于物理模型的传统方法，也有大量依赖数据的机器学习与深度学习方案。
最基础的物理方法假设目标以当前速度或加速度持续运动，或根据车辆动力学模型进行短期预测。这类方法具备良好的可解释性与低计算量，在短期预测中表现稳定，但在需考虑行为意图与复杂交互的场景中效果有限。基于特征的机器学习方法通过手动提取速度、加速度、相对位置、车道偏离等特征，输入回归或分类模型，虽能在一定程度上识别行为模式，但依赖人工设计特征。
近年来，深度学习成为主流技术路径，尤其是图神经网络、注意力机制、时序模型和生成模型，可直接从轨迹数据、图像与高精度地图中学习复杂的交互特征。
其中，多模态预测成为关键方向。现实交通中往往存在多种可能性，如路口车辆可能直行或左转，行人可能等待或突然穿越。多模态模型输出多条轨迹并赋予相应概率，为自动驾驶系统提供更全面的决策依据。面对这些候选轨迹，系统需制定相应策略：是采用最坏情况下的保守应对，还是基于概率加权优化期望效用？这直接影响系统整体的驾驶风格。
区分不确定性来源也至关重要。模型应能识别交通行为的天然不确定性（如行人行为多样性）和因感知噪声或遮挡造成的认知不确定性。前者需在规划中通过概率与安全边界处理，后者则可通过传感器冗余或优化感知算法加以缓解。
轨迹预测还面临实时性与计算资源的挑战。现代深度模型虽强大，但对算力需求高。车载平台的推理时间通常被限制在几十到几百毫秒内，预测必须在该时间窗口内完成，否则将拖慢规划与控制流程。常见应对方式包括模型压缩、知识蒸馏、量化优化，或采用分层策略：轻量模型负责实时响应，后台模型持续更新权重。
此外，数据与评估也是关键难题。评估指标如ADE（平均位移误差）、FDE（最终位移误差）和多模态覆盖率虽能提供定量参考，但难以全面反映安全性。一个在平均指标上表现良好的模型，仍可能在极端情况下失效。公开数据集推动了研究进展，但其数据分布往往与实际部署环境存在差异，导致迁移能力不足，因此通常需要结合本地化数据、场景合成与仿真测试。
另一个难点在于交互建模。交通行为具有耦合性，例如我方加速可能影响他方变道意图，他方让行也可能影响我方切入策略。这种双向交互关系使得传统的“预测-规划”流程难以应对。解决办法包括采用联合学习或闭环设计，使预测模块考虑自车意图对他车的影响，或让规划模块将他车反应纳入考量。此类联合建模虽能显著提升可靠性，但也带来更高的计算与验证复杂度。
确保预测可靠性的系统设计与安全机制
预测本质上是不确定性处理，因此出错在所难免。关键在于系统如何有效预防和缓解预测错误带来的风险。常见的策略包括冗余设计、保守决策、规则约束与异常检测。
冗余设计可通过多传感器、多模型并行运行来提升系统可靠性。例如，激光雷达与雷达在恶劣天气中互补，视觉模型与轨迹模型相互验证，多个预测模型并行运行以增强鲁棒性。保守决策策略则在不确定性较高时自动增加安全边界，例如当预测置信度低时，系统将选择更大的跟车距离或避免冒险变道。
规则约束用于覆盖核心安全边界。例如禁止穿越实线区域、对突然出现的行人优先避让等，即使机器学习模型给出不同建议，也会被规则层过滤。
闭环仿真与在线检测同样重要。极端场景在现实中难以复现，因此需通过仿真平台生成并测试这些稀有情况。车辆上路后，还需建立异常检测机制。当模型预测结果与传感器观测或实际轨迹出现明显偏差时，系统应能触发警报并执行安全预案。模型更新必须经过离线评估、仿真回放测试、灰度发布、在线监控与回滚等严格流程，任何疏漏都可能带来严重后果。
此外，系统可解释性与可验证性也是设计中的关键考量。出于监管与责任追溯的需要，系统在事故后应能回溯并解释其行为逻辑。因此，轨迹预测模块不仅要输出轨迹与概率，还应提供关键影响因素或置信度评估，便于事后分析。在高风险场景中，应优先采用具有明确语义限制的规则来保障安全，例如遇到行人乱穿马路时优先减速停车，而非完全依赖数据驱动的预测。