我想要具体代码，能提供给我参考吗

当然可以，以下是一个使用TensorFlow来实现车辆前进轨迹预测的简单代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 加载数据集
# 这里假设已经将数据集加载为 x_train 和 y_train 两个数组

# 数据预处理
# 这里可以对数据进行标准化、归一化等处理

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
  layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
  layers.Dense(64, activation='relu'),
  layers.Dense(output_dim)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='mse',
              metrics=['mae'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.2)

# 测试模型
test_loss, test_mae = model.evaluate(x_test, y_test)

# 预测结果
predicted = model.predict(x_test)

# 这里可以将预测结果与真实结果进行比较，并评估模型性能

在上面的代码示例中，我们使用了TensorFlow中的Sequential模型，构建了一个简单的深度神经网络。然后，我们使用compile方法来编译模型，并使用fit方法来训练模型。最后，我们使用evaluate方法来测试模型性能，并使用predict方法来对新数据进行预测。当然，这只是一个简单的代码示例，你可以根据自己的实际情况进行修改和扩展。希望这个例子能够帮到你！