全场景轨迹预测深度学习算法

全场景轨迹预测深度学习算法是一种结合了计算机视觉、机器学习和强化学习的技术，用于预测在复杂环境中物体，如行人、车辆等的行为路径。它通常基于深度神经网络模型，如LSTM（长短期记忆网络）、GRU（门控循环单元）或Transformer架构，这些网络可以处理序列数据并捕捉时间依赖性。

算法的工作流程包括：
1. 数据采集：从摄像头或其他传感器收集实时或历史的图像和位置信息。
2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）从图像中提取关键特征，同时通过编码器将位置数据转化为适合深度学习的向量表示。
3. 轨迹建模：通过递归神经网络（RNNs）或其变体，对每个物体的历史运动轨迹进行建模。
4. 预测生成：结合环境因素（如道路结构、障碍物等），模型生成未来一段时间内的潜在轨迹可能性。
5. 后处理与融合：可能还需要集成其他信息源，如交通规则，然后通过概率分布或多目标优化来确定最可能的轨迹。