自动驾驶为何必须重视轨迹预测
在讨论自动驾驶技术时，人们往往将焦点放在传感器与感知系统这些“可见”的组件上，或是关注车辆“如何行驶”的规划与控制环节。然而，在这两个层面之间，却存在一个常被忽视但至关重要的环节——轨迹预测。
轨迹预测的核心目标是在几秒至十几秒的时间范围内，准确判断其他交通参与者的潜在移动行为。若缺乏这一能力，自动驾驶系统将只能对当前状态做出反应，缺乏前瞻性，面对突发状况时容易陷入被动。在复杂多变的实际交通环境中，只有通过系统性地预测多种可能性，车辆才能实现安全、高效的决策。
图片源自网络
轨迹预测的定义及其在系统中的作用
轨迹预测是一种从“当前状态”推演“未来可能状态”的过程。感知模块提供了周围物体的位置、方向和速度等信息，而预测模块则基于这些输入，计算出未来一段时间内各交通参与者可能的路径和行为。
自动驾驶系统通常可以划分为感知、预测、规划与控制四个主要模块。其中，预测模块起到桥梁作用，它将感知信息转化为带有时间维度的未来场景，为规划模块提供优化和决策的基础。如果缺少预测环节，规划将只能依赖于当前的静态“快照”，在遇到如旁车变道或行人突然穿行等情况时，极易出现反应不及时或避让不足。
轨迹预测并非简单地沿着当前运动方向延伸一条直线。短短数秒内，交通行为会受到多种因素的影响，包括道路几何、交通信号、前车距离、变道意图、行人过马路的准备情况、周围车辆的让行行为，甚至天气和路面状况等。因此，高质量的轨迹预测需要结合物理约束（如车辆动力学）、场景语义（如车道线、禁止掉头标志）以及多主体交互行为，输出一组带有概率的可能轨迹。
图片源自网络
相较于单一的“平均轨迹”，提供多个轨迹并标注其发生概率会更为安全。因为所谓“平均轨迹”往往处于两个合理路径之间，这在现实中可能是不可行甚至存在危险。
预测所涉及的时间范围也决定了其设计策略。短期预测（0.5–3秒）影响的是是否能够及时刹车或轻微调整方向，对误差容忍度低，实时性要求高；中期预测（3–10秒）通常用于策略决策，如是否变道或绕开拥堵；而长期预测（10秒以上）则更多用于整体路径优化。
因此，工程实践中常采用分层预测策略，短期使用轻量级高精度模型，确保实时响应，而长期则依赖复杂模型评估长期影响。
轨迹预测的技术路径与工程挑战
轨迹预测技术路径多样，既包括基于物理模型的传统方法，也有大量依赖数据驱动的机器学习与深度学习模型。
最基础的物理方法假设目标按当前速度与加速度运动，或基于车辆动力学进行短期外推。这种方法解释性强、计算效率高，短期预测也较稳定，但在涉及意图识别或复杂交互的场景中表现有限。基于特征的机器学习方法则通过人工提取特征（如速度、加速度、相对位置等）输入传统模型，可在一定程度上识别行为模式，但对特征工程依赖较强。
近年来，深度学习方法在该领域占据主导地位，特别是图神经网络、注意力机制、时序模型和生成模型等技术，能够直接从轨迹数据、图像和高精地图中学习复杂的交通行为。
其中一个重要趋势是多模态预测。现实中的交通行为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。多模态模型会输出多条轨迹及其概率分布，使系统在面对不确定时更具灵活性。
此外，识别不确定性来源也至关重要。模型应能区分交通行为本身固有的不确定性（如行人有多种选择）和感知噪声、遮挡导致的认知不确定性。前者需在规划阶段通过概率建模和安全边界处理，后者则可通过传感器冗余或感知优化来缓解。
轨迹预测还面临实时性挑战。尽管现代深度模型性能强大，但对算力要求也高。车载平台通常要求预测在几十到几百毫秒内完成，以避免影响整体系统响应。常见的解决方式包括模型压缩、知识蒸馏和量化，或采用分层推理结构：前端运行轻量模型处理实时任务，后台运行复杂模型持续优化。
数据与评估同样是关键问题。常用的ADE（平均位移误差）、FDE（最终位移误差）和多模态覆盖率等指标虽然有助于量化模型性能，但难以全面反映安全水平。一个平均性能优异的模型仍可能在极端场景中失效。公开数据集虽推动了研究进展，但其与实际部署环境存在差异，模型泛化能力受限，因此本地化数据、场景合成与仿真测试尤为重要。
交互建模也是系统设计的难点。真实交通中，各参与者的行为是相互影响的，例如本车加速可能影响他车的变道决策，他车让行意图也会影响本车的切入判断。这种双向耦合关系使得传统的“预测-规划”流程容易出错。可行方案包括联合学习或闭环设计，使预测模块考虑自车动作对他车的影响，或让规划模块在决策时纳入他车可能的反应。
提升预测可靠性的系统设计与安全策略
任何预测都可能出错，关键在于系统如何预防并缓解预测错误带来的影响。常见的策略包括冗余设计、保守决策、规则约束与异常检测机制。
冗余设计指的是通过多传感器或多模型并行运行提升安全性。例如，激光雷达与雷达在恶劣天气下互补，视觉模型与轨迹模型相互验证，不同预测模型协同运行以提高可靠性。保守策略则是在不确定性较高时增加安全边界，例如当预测置信度较低时，系统可选择更长的跟车距离或避免冒险变道。
规则约束用于确保核心安全边界始终不被突破，比如禁止穿越实线区域，或在发现突然出现的行人时立即采取避让动作。这类规则可作为学习模型的补充，防止模型输出不合理决策。
图片源自网络
闭环仿真与在线检测同样不可或缺。由于现实中极端场景难以复现，需依赖仿真平台生成稀有情况用于训练与测试。上路运行后，系统应具备异常检测能力，当模型预测与传感器观测或实际轨迹出现显著偏差时，可触发预警并执行安全预案。
模型更新需经过严格流程，包括离线评估、仿真回放测试、小范围灰度发布、线上监控与回滚机制。任何环节的疏漏都可能造成安全隐患。
此外，可解释性与可验证性在系统设计中日益重要。出于监管与责任追溯的需求，轨迹预测模块不仅要输出结果，还应提供影响预测的关键因素或置信度评估，以便在事故发生后进行分析。在高风险场景中，应优先采用在语义上有明确限制的规则，例如在遇到乱穿马路的行人时，优先选择减速停车，而非依赖数据驱动的预测。
结语
轨迹预测的使命在于将“当前所见”转化为“可能发生”，为规划与控制提供时间维度上的决策依据。在多主体、强交互、规则导向的交通环境中，缺失预测环节将使自动驾驶系统陷入被动，反应迟缓或过于保守，难以在效率与舒适性方面与人类驾驶竞争。
-- END --
原文标题 : 自动驾驶为什么要重视轨迹预测？