第1章轨迹预测概述

一、轨迹预测概述

轨迹预测，说白了就是让自动驾驶系统提前猜出周围交通参与者接下来几秒钟会怎么走。你想想看，一辆车在路上跑，它不光要知道现在谁在哪儿，还得知道下一秒、下下秒别人会去哪儿。

我习惯这么定义：轨迹预测就是基于历史观测信息，结合场景上下文，输出未来一段时间内目标物体的位置序列。嗯，这个定义有点绕，咱们拆开来看。

我在项目中遇到过一个问题：刚开始做预测时，只用了车辆的历史轨迹，结果预测出来的路径经常穿墙、压线。后来才意识到，场景上下文才是关键。

核心要点：轨迹预测不是算命，而是基于物理规律和交通规则的推理过程。

这个问题我问过不少刚入行的同学。有人说是为了炫技，有人说是为了论文。其实原因很简单——没有预测，就没有规划。

你想想看，如果自动驾驶车不知道旁边那辆车是要变道还是要直行，它怎么决定自己是加速还是减速？

具体来说，轨迹预测解决了三个核心问题：

我的经验：预测的精度直接决定了规划的上限。预测做不好，规划再怎么优化也是白搭。我曾经在一个项目里花了三个月优化规划算法，结果效果提升有限，后来发现是预测模块的误差太大——嗯，方向错了。

整个自动驾驶系统可以分成几个模块：感知、预测、规划、控制。预测模块夹在感知和规划之间，位置很关键。

说白了，感知告诉你"现在有什么"，预测告诉你"接下来会发生什么"，规划决定"我该怎么办"。没有预测，规划就是盲人摸象。

我个人习惯把预测比作"自动驾驶的第六感"。好的预测系统，能让车开起来像老司机一样从容。差的预测系统，会让车像个新手一样犹豫不决。

注意：预测不是越远越好。预测时间越长，不确定性越大。我见过一些团队追求预测8秒、10秒，结果精度惨不忍睹。实际工程中，3-5秒的预测已经足够大多数场景使用。

这门课一共30章，我把它分成了四个部分。你跟着我走，从入门到实战，一步一个脚印。

第一部分：基础篇（第1-8章）

第二部分：进阶篇（第9-18章）

第三部分：实战篇（第19-26章）

第四部分：前沿篇（第27-30章）

我的建议：如果你是初学者，老老实实从第一部分开始。如果你已经有基础，可以直接跳到第二部分。但不管怎样，实战篇一定要认真看——那里有我踩过的坑，你没必要再踩一遍。

好了，第一章就到这里。下一章我们聊聊坐标系与数据表示——这可是所有预测算法的基础，搞不清楚坐标系，后面全是白搭。