公开课丨Apollo行为轨迹预测技术.pdf

行为轨迹预测是对无人车周围的障碍物未来n秒的行为轨迹进行预测。在整个自动驾驶系统中，它是
一个承上启下的模块，上面的是原始的输入信息，像感知、定位、高精地图。下面是规划模块，把动
态的预测数据给规划模块，指导无人车路径、速度方面的规划。
在做行为轨迹预测的时候，有几点需要注意。首先是预测一个物体未来轨迹的时候，要考虑物体不同
的特征，比如说周围的障碍物分为两类，一类是机动车障碍物，另一类是行人障碍物，它们有不同行
为特征，要用不同的模型分别预测各自的轨迹。

针对Apollo行为轨迹预测技术，这是一个在自动驾驶系统中非常核心的技术模块。行为轨迹预测旨在预测无人车周围障碍物未来数秒的行为轨迹，为规划模块提供动态数据，以指导无人车的路径和速度规划。在实施过程中，需要注意针对不同类型的障碍物，如机动车和行人，它们具有不同的行为特征，因此需要采用不同模型进行轨迹预测。预测时要综合考虑各种物体特征，以提高预测的准确性和可靠性。此外，还需要结合感知、定位和高精地图等原始输入信息，为无人车提供更加精细和准确的驾驶规划。