面向时空数据库的移动对象轨迹预测技术综述

摘要

随着大数据技术和物联网的发展，轨迹预测得到了丰富的数据支持，但其非线性、高维度和复杂时空依赖等特点为轨迹预测工作带来了巨大挑战。时空数据库的引入为处理、存储和查询复杂轨迹数据提供了解决方案。从人、车、人车交互3种不同移动对象的角度对轨迹预测方法进行分析和分类，总结轨迹预测领域面临的主要挑战，利用时空数据库的特点提高轨迹预测的准确性，在不同场景中对轨迹预测进行优化，并对未来的发展提出建议。

关键词

时空数据库 / 轨迹预测 / 轨迹数据 / 人车交互 / 智能交通

基金资助

国家自然科学基金项目（62272066）; 四川省科技计划项目（2023YFG0027）; 成都市区域科技创新合作项目（2025ZNSFSC0044,2025YFHZ0194,2025-YF11-00050-HZ）; 成都市技术创新研发项目（2024-YF05-01217-SN）; 网络空间安全教育部重点实验室及河南省网络空间态势感知重点实验室开放基金项目（KLCS20240106）; 网络空间大数据智能安全教育部重点实验室开放基金项目（CBDIS202404）