自动驾驶为何必须重视轨迹预测？

自动驾驶为何必须重视轨迹预测？

在自动驾驶系统中，轨迹预测是一项至关重要的能力。它旨在数秒至十几秒的预测窗口内，判断其他交通参与者的可能动向。缺乏这一能力，系统将难以提前规划，只能被动应对当前状况，导致在突发交通事件中反应滞后。真实交通环境复杂多变，参与者众多且互动频繁，唯有系统性地推演各种未来可能性，车辆才能实现既安全又高效的行为决策。

轨迹预测的定义及其在自动驾驶系统中的定位

轨迹预测的核心在于从“当前状态”推导出“未来可能状态”。感知模块提供的数据包括周围物体的位置、方向和速度，而预测模块则基于这些信息，推算出它们在接下来一段时间内的潜在轨迹与行为。

自动驾驶系统通常由几个核心模块组成：感知、预测、规划与控制。感知模块用于识别环境，预测模块用于推演未来行为，规划模块负责生成安全且高效的行驶路径，控制模块则执行具体的转向、加减速等操作。预测模块在系统中起到了桥梁作用，它将感知模块的静态信息转化为具有时间维度的动态场景，供规划模块进行优化决策。如果缺乏预测能力，规划将只能基于当前的“快照”，一旦出现邻车变道或行人横穿，系统可能无法做出及时且合适的应对。

轨迹预测并非简单地将当前状态线性外推。短时间内，交通参与者的行为受多种因素影响，如车道结构、交通信号、前车距离、变道意图、行人过街意愿、周围车辆的反应，乃至天气和路面状况。因此，高质量的预测必须综合物理约束（如车辆动力学和道路几何）、场景语义（如车道线、禁止掉头标志、交通信号）以及多主体互动（如邻车意图和行人行为），最终输出一组合理的轨迹及其概率分布，而非单一的平均轨迹。

对于自动驾驶系统而言，提供多种可能轨迹并赋予其发生概率，比仅仅输出一条平均轨迹更具安全性。因为平均轨迹往往位于多个合理路径之间，而这种中间状态在现实中可能是不可行甚至存在危险。

预测的时间尺度同样至关重要。短期预测（0.5秒至3秒）通常用于紧急响应，如紧急刹车或小幅调整方向，对实时性和精度要求较高；中期预测（3秒至10秒）则用于策略性决策，如是否提前变道或绕行拥堵区域；长期预测（10秒以上）则服务于路径规划和效率优化。工程实践中通常采用分层预测策略，短期使用轻量高精度模型以保障实时响应，而长期则依赖复杂模型进行策略评估。

预测的价值在于将“不确定的未来”转化为可操作的信息，使规划模块在复杂交互环境中具备前瞻能力，这正是其在系统中不可或缺的关键。

轨迹预测的技术路径与工程挑战

目前，轨迹预测的方法涵盖传统物理模型和数据驱动模型两大类。物理模型通过假设目标按当前状态持续移动或基于车辆动力学进行短期预测，计算成本低且解释性强，但在涉及意图推断或多主体互动的场景中表现不足。

基于特征的机器学习方法通过人工提取速度、加速度、相对位置等特征，输入回归或分类模型，虽能在一定程度上识别行为模式，但高度依赖人工特征工程。

近年来，深度学习方法逐渐成为主流。利用图网络、注意力机制、时序模型和生成模型，直接从轨迹数据、图像和高精地图中学习多主体的交互特征。

多模态轨迹预测是一个重要方向。现实交通行为往往具有多种可能性，例如路口车辆可能直行或左转，行人可能等待或突然穿行。多模态模型输出多条轨迹并附带其概率，使自动驾驶系统在决策时具备更多选择空间。系统如何处理这些候选轨迹——是选择最保守的策略，还是基于概率加权进行优化——将直接影响其驾驶风格。

识别不确定性来源同样重要。模型需区分交通行为本身固有的不确定性（如行人可能的选择）与因感知噪声、遮挡等问题导致的认知不确定性。前者必须在规划阶段以概率形式和安全边界处理，而后者可通过传感器融合或改进感知算法来降低。

轨迹预测面临较大的实时性压力。尽管现代深度模型在性能上表现优异，但其计算需求高，车载平台通常要求推理时间在数十到数百毫秒内完成。为应对这一挑战，常见的策略包括模型压缩、蒸馏、量化，或采用分层结构，前端运行轻量模型处理实时需求，后台使用大模型持续更新模型权重。

数据与评估也是一大挑战。常用指标如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量化评估，但未必能准确反映安全性。模型在多数场景下表现良好，仍可能在少数危险场景中失效。公开数据集推动了研究发展，但由于不同地区交通环境差异较大，模型迁移性常受限，因此本地化数据采集、场景合成与仿真测试成为补充手段。

交互建模是另一难点。现实交通中行为具有强耦合性，如己方加速可能影响他方变道意图，而他方的反应也可能影响己方的决策。单向的“预测—规划”流程容易导致不一致。为解决这一问题，可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，或在规划阶段纳入他车可能的反应。此类联合建模虽能提升系统一致性，但实现成本高，验证复杂。

提升预测可靠性的系统设计与安全策略

预测本身存在不确定性，因此系统设计必须重视错误预防和影响缓解。常见的策略包括冗余设计、保守决策、规则约束和异常检测。

冗余设计通过多传感器融合、多模型并行运行等方式提高系统鲁棒性。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互为验证。保守决策则在预测置信度较低时自动增大安全边界，如增大跟车距离或避免变道。规则约束则是通过基于规则的方法保护关键安全边界，例如禁止穿越实线、对突然出现的行人优先避让等。

闭环仿真与在线检测同样重要。现实中极端场景发生频率较低，因此需要依赖仿真平台生成稀有情况用于训练与测试。在系统部署后，异常检测机制应能识别模型预测与传感器数据之间的显著偏差，及时触发安全预案。模型更新必须经过离线评估、仿真回放、灰度发布、线上监控与回滚机制等严格流程。

可解释性与可验证性是系统设计的关键组成部分。出于监管与责任划分的需要，系统在事故后应能回溯其决策依据。因此，轨迹预测模块不仅要输出轨迹和概率，还应提供影响预测的关键变量和置信度指标。在高风险场景中，系统应优先依赖语义层面明确的规则保障安全，例如对横穿马路的行人优先采取减速或停车策略，而非完全依赖数据驱动模型。