深入理解轨迹预测：从基础概念出发，我们探讨定义、输入与输出的关键要素。定义上，轨迹预测是通过车辆信息（地图、类型与机动性）生成预测轨迹的科学。输出则包括预测轨迹的分布，以及用于理解移动行为的术语，如动力学模型、滤波与粒子模拟等。
方法解析：
物理模型：动力学/运动学方法基于车辆运动规则，滤波与粒子模拟（如IMM-KF）处理不确定性。
采样技术：生成分布采用GMM、GP和HMM，DBN则用于概率建模。
深度学习的力量：RNN、LSTM和GRU等时序网络捕捉时间序列信息，展现高效并行性，但空间关系处理和长期记忆有时受限。
注意力机制（AM）与Transformer：AM强化信息处理，但计算成本和复杂性可能成为挑战；Transformer擅长复杂依赖关系，但高计算需求与解释性问题不容忽视。
视觉导向模型：BEV/CNN/GNN捕捉空间关系，CNN和GNN分别处理结构化数据和上下文关联，扩展性和时间依赖性需谨慎处理。
融合与创新：CNN/RNN结合处理时空信息，GAN/VAE用于生成逼真未来轨迹，提升预测真实性。
强化学习与IRL：Deep IRL提供深度策略，但数据需求、计算复杂性和可解释性是潜在难题；模仿学习如GAIL快速学习，但依赖于专家经验。
数据仓库与评估：
NGSIM：美国高速公路数据，车辆行驶情况详实；
highD：德国高速公路，适合驾驶员模型，定位准确；
KITTI：自动驾驶评估，涉及3D目标检测，场景丰富；
L5 Lyft：自动驾驶训练数据，地图信息详尽；
nuScenes：1000个场景，传感器密集，适用于复杂场景；
Argoverse：324,557场景轨迹，包含高难度路段；
ApolloScape：RGB视频与语义分割，多元化数据源。
评估标准：MAE、RMSE、ADE、FDE等衡量预测准确度。
方法比较：深度学习与强化学习的较量，体现在长期预测和数据依赖等关键领域。
未来挑战与研究方向：
整合上下文与意图：结合道路布局和交通规则以提升预测准确性。
多传感器融合：摄像机、雷达等数据的无缝融合，探索新型传感器应用。
不确定性建模：贝叶斯神经网络等方法应对数据不确定性。
人类行为预测：精准预测行人和骑行者动态。
实时性能与硬件优化：寻求算法优化与硬件支持的平衡。
安全与鲁棒性：处理罕见事件与伦理问题。
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：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。