Apollo行为轨迹预测技术在自动驾驶中的应用

"Apollo公开课详细介绍了Apollo行为轨迹预测技术，主要关注无人车周围障碍物的未来轨迹预测，该技术在自动驾驶系统中起着关键的承上启下作用，连接感知、定位、高精地图等上游模块与规划模块，为无人车路径规划提供依据。预测时需考虑不同障碍物类型（如机动车和行人）的行为特征，并根据障碍物自身及周围环境的静态和动态信息提取特征。此外，还需结合实际算力选择合适的预测算法。课程详细讲述了机动车和行人的轨迹预测方法，强调了车辆动力学、地理信息和交通规则在预测中的重要性。" 在机动车行为轨迹预测方面，首先要理解其行为特征，包括动力学限制、地理信息依赖和不同路况下的行为差异。预测模型通常首先预测车辆意图，然后基于运动学原理生成未来轨迹。在常规道路上，模型的输入包括障碍车的历史运动状态和车道中心线信息，通过编码器对历史轨迹进行处理，利用RNN模型捕捉连续性，再对每个车道进行编码。接着，使用多层感知机（MLP）处理车道编码，通过全局池化整合所有车道信息，最终将每个车道的意图转换为概率分布，给出障碍车选择不同车道的概率。 对于行人行为轨迹预测，行人通常表现出更加随机和不可预测的行为，可能受个人习惯、社交交互和环境因素影响。预测行人轨迹可能需要更复杂的模型，如社会力模型或深度学习模型，以捕捉个体间的互动和社会规范。这类模型会考虑行人的速度、方向、身体姿态，以及与其他行人的相对位置等信息，从而预测未来可能的行走路径。 Apollo的行为轨迹预测技术是通过理解并模拟不同障碍物的行为模式，结合环境信息，以科学和智能的方式预测未来轨迹，确保无人车在复杂交通环境中的安全行驶。这一技术的应用对于自动驾驶系统的决策制定至关重要，也是提升自动驾驶车辆安全性和效率的关键所在。