自动驾驶为什么要重视轨迹预测？-电子发烧友网

[首发于智驾最前沿微信公众号]谈到自动驾驶，我们通常会更关注如传感器与感知系统这类“看得见”的部分，以及如规划与控制这类“怎么走”的部分。但其实在这两者之间，有一个常被低估却至关重要的环节，那便是轨迹预测。

轨迹预测要做的是，在几秒到十几秒的时间范围内，判断出“其他交通参与者可能会怎么移动”。如果缺少这个能力，自动驾驶系统更像是一个被动的跟随者，只能针对当前状况做出反应；一旦前方出现突发状况，很容易应对不及。真实道路环境复杂、参与者众多、互动频繁，只有系统化地预测未来的各种可能性，车辆才能做出既安全又流畅的决策。

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什么是轨迹预测以及它在系统中的位置

轨迹预测本质上是从“当前状态”推演出“未来可能状态”的过程。感知模块告诉我们周围有哪些物体，它们的位置、方向和速度是多少；预测模块则要基于这些信息，计算出这些物体在未来一段时间内可能的移动轨迹和行为。

我们可以把自动驾驶系统大致划分为几个主要环节，感知负责认识环境，预测负责预判未来，规划负责选择安全高效的路径，控制负责执行具体的车轮、转向和刹车动作。预测在其中扮演桥梁的角色，它将感知输出的信息转化为带有时间维度的未来场景，供规划模块进行优化和决策。如果没有预测，规划只能基于当前瞬间的“快照”来制定轨迹，一旦遇到旁车突然变道或行人横穿马路，就容易出现刹车不及或避让不充分的情况。

预测并不是“按当前速度画一条直线”这么简单。短短几秒之内，交通参与者的行为会受到车道结构、交通信号、与前车的距离、驾驶员是否有变道意图、行人是否准备过马路、周围车辆是否礼让或压线，甚至天气和路面状况等多种因素影响。因此，高质量的轨迹预测必须综合考虑物理约束（如车辆动力学与道路几何）、场景语义（如车道线、禁止掉头标志、红绿灯）以及多主体交互（比如邻车意图和行人行为），最终输出一组合理的未来轨迹及其概率分布，而不是单一的一条“平均路径”。

对自动驾驶系统来说，提供多种可能性并标注其发生概率，比只给出一条模糊的平均轨迹更加安全。因为所谓的“平均轨迹”常常落在两条合理路径之间，而那个中间位置在实际中可能是不可行甚至危险的。

预测所涉及的时间尺度也很关键。短期预测（0.5 s–3 s）通常影响能否及时刹车或微调方向，对误差容忍度低、实时性要求高；中期预测（3 s–10 s）更多用于策略级决策，例如是否提前变道或避开拥堵路线；长期预测（10 s以上）则更偏向路径规划和效率优化。因此在工程中常采用分层预测策略，短期使用轻量高精度的模型保证实时响应，长期则使用更复杂的模型评估策略影响。

总的来说，预测的作用是将“不确定的未来”转化为可操作的信息，从而让规划系统在复杂的交互环境中提前布局，这正是它不可或缺的核心原因。

轨迹预测的技术路线与工程挑战

轨迹预测有多种方法，不仅有基于物理规律和模型驱动的传统方案，也有大量依赖数据的机器学习和深度学习模型。

最简单的物理方法是假设目标按当前速度和加速度继续运动，或基于车辆动力学做短期外推。这类方法解释性强、计算量小，短期预测也较稳定，但在需要考虑行为意图或复杂交互的场景中就显得不足。基于特征的机器学习方法，则通过手工提取速度、加速度、相对位置、车道偏离等特征，输入传统回归或分类模型，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，深度学习方法逐渐成为主流，特别是使用图网络、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复杂的交互特征。

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其中一个重要方向是多模态预测，其实现实交通的发展往往不止一种可能，如路口停着的车辆可能直行也可能左转，行人可能等待也可能突然穿行，多模态模型会输出多条可能的轨迹并分别给出概率。自动驾驶系统在处理这些候选轨迹时，需要制定相应策略，是采用最坏情况下的保守策略？还是基于概率加权优化期望效用？这直接决定了系统的驾驶风格是保守还是激进。

同时，区分不确定性的来源也很重要，模型应能分辨交通行为本身固有的不确定性（例如行人本来就有多种选择），和因感知噪声、遮挡等导致的认知不确定性。对于后者，可以通过传感器冗余或改进感知算法来降低；对于前者，则必须在规划阶段以概率形式和安全边界来处理。

轨迹预测还面临实时计算的压力。现代深度模型虽然强大，但对算力要求也高。车载平台的推理时间通常被限制在几十到几百毫秒之内，预测必须在这个时间预算内完成，否则会拖慢规划与控制环节。常见的可以应对方式包括模型压缩、蒸馏、量化，或采用分层策略，前端运行轻量模型处理实时需求，后台用大模型持续更新权重。

此外，数据和评估也是一大挑战。常用的如ADE（平均位移误差）、FDE（最终位移误差）和多模态覆盖率等评估指标，虽然能提供量化参考，但并不能完全反映安全性。一个在平均指标上表现良好的模型，仍有可能在少数危险场景中失效。公开数据集推动了研究进展，但其数据分布可能与实际部署地区的道路类型、交通习惯差异很大，导致模型迁移性差。因此往往需要大量本地化数据、场景合成与仿真测试来弥补不足。

最后就是交互建模的问题。真实交通中行为是相互影响的，我方加速可能影响你方变道，你方让行意图也可能影响我方是否切入。这种双向耦合关系，使得单向的“预测-规划”流程容易出错。可行的一个解决办法就是采用联合学习或闭环设计，让预测模块考虑到自车意图对他车的影响，或让规划在决策时将他车可能的反应纳入考量。这类联合建模能显著降低“预测与规划不一致”带来的风险，但实现上需要更多计算资源，系统验证也更为复杂。

保证预测可靠性的系统设计与安全策略

只要是预测，就难免会出错，其中的关键在于系统如何预防和缓解错误带来的影响。为防止轨迹预测出错，常见的策略包括冗余设计、保守决策、规则约束和快速异常检测。

冗余指的是使用多传感器、多模型并行运行，以提高安全保障。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互相验证，不同预测模型同时运行以提高可靠性。保守策略指在不确定性高时自动增大安全边际，当预测置信度较低时，规划模块会选择更远的跟车距离，或避免冒险变道。规则约束则是用基于规则的方法覆盖核心安全边界，比如禁止穿越实线区域、对突然出现的行人优先采取避让动作等；即使学习模型给出不同建议，也会被规则层过滤。

此外，闭环仿真和在线检测也非常关键。现实中极端场景很难遇到，因此需要通过仿真平台生成这些稀有情况，用于训练和回归测试。在车辆上路后，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显著偏差时，系统应能发出警报并触发安全预案。模型更新也必须经过离线评估、仿真回放测试、小范围灰度发布、线上监控与回滚机制等严格流程，任何一步出错都可能带来安全风险。

可解释性与可验证性也是系统设计的重要部分。出于监管与责任厘清的需要，系统在事故后必须能够回溯并证明其行为的合理性。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因素或置信度指标，便于事后分析。此外，在高风险场景中，应优先采用那些在语义层面有明确限制的规则来保障安全，比如遇到乱穿马路的行人时，优先减速停车，而不是完全依赖数据驱动的预测结果。