一图读懂感染者轨迹(感染者行动轨迹查询)/感染者的行动轨迹

一文读懂自动驾驶在人车交互下的行人轨迹预测方法

引言 自动驾驶技术中的行人轨迹预测方法是研究重点 ，旨在准确预测行人的行动路径
，保障自动驾驶车辆的安全性与高效性。在行人轨迹预测领域，基于LSTM的预测方法和图卷积神经网络（GCN）都展现了不俗的潜力 。图卷积神经网络（GCN）在深度学习领域中 ，对图数据进行处理
。

多人预测模型利用游戏理论解决交互动力学复杂性与动力学差异性问题，通过Fictitious Play方法实现预测。通过逆最优控制学习模型参数
，理解行人行为模式，提供预测依据 。基于variational Gaussian mixture model （VGMM） 模型进行轨迹预测 ，系统框图描绘了预测流程。

不同方法的性能评估包括均方根误差 、负对数似然
、平均位移误差、最终位移误差和错过率
。计算时间和预测范围是方法性能的关键考虑因素
，计算时间对于自动驾驶车辆的实时性能至关重要，预测范围则影响轨迹预测的准确度。

相对轨迹预测：关注车辆间交互的预测 。随机障碍物感知：提升对意外事件的应对能力
。恶劣天气预测：提高预测在极端天气下的表现。V2V和V2X通信：通过数据共享提升系统性能 。方法融合：定制化预测 ，适应多样需求
。

自动驾驶车辆运动规划与控制算法：这类算法主要用于自动驾驶车辆的路径规划和运动控制
，包括轨迹规划 、速度控制、避障等。它们能够确保自动驾驶车辆在复杂环境中安全
、高效地行驶 。行人与车辆轨迹预测算法：为了预测周围行人和车辆的未来运动轨迹，自动驾驶系统需要采用轨迹预测算法
。

轨迹预测常用的方法主要分为以下三类：基于物理模型的方法：核心思想：利用动力学或运动学模型预测目标状态。应用场景：适用于对物理规律遵循较好的物体 ，如自动驾驶车辆、飞行器等 。基于运动模式的方法：核心思想：通过学习训练数据中的动态模式进行预测
。