智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势

杨智勇; 杨俊; 欧明辉; 周瑜

doi:CNKI:SUN:CGGL.0.2024-09-001

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (09) : 1 -13. DOI: CNKI:SUN:CGGL.0.2024-09-001

智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势

杨智勇, 杨俊, 欧明辉, 周瑜

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摘要

围绕现有轨迹预测方法展开研究，给出轨迹预测的数学模型、数据集及评估指标。介绍轨迹预测研究现状，重点回顾基于数据驱动的轨迹预测方法，包括深度学习和强化学习。同时，从时空建模、交互信息、场景上下文等方面，对比、分析、归纳现有研究方法的网络模型结构、优势和适用场景。进一步探讨多智能体、多模态轨迹预测的研究趋势，并指出轨迹预测结合大语言模型这一前瞻性趋势。强调智能驾驶场景下轨迹预测技术面临的挑战，展望了轨迹预测未来发展。