15、轨迹预测的鲁棒环境感知技术解析

轨迹预测的鲁棒环境感知技术解析

1. 轨迹预测概述

轨迹预测在自动驾驶领域一直是重要的研究方向。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于人工智能的预测方法受到了广泛关注。然而，以往的方法往往过于简单和片面，难以真实反映行人的复杂行为和动态变化，导致预测的准确性和可靠性存在一定局限。

为解决这些问题，出现了一种名为 IPGO 的综合方法，它结合了聚类探索方法和智能体感知模拟方法。该方法通过分析行人的历史运动数据和交通环境信息，同时考虑行人的个体差异、行为特征以及行人之间的影响和交互，来预测行人未来的运动轨迹。此外，还有一种使用多级网络模拟智能体行为的方法，即 MPNet，它将行人的行为和决策过程分为不同层次，从微观个体行为到宏观群体行为，通过多级网络模拟行人的复杂行为和决策过程，以实现更准确的预测。

2. 聚类效应与 IPGO 轨迹预测方法

2.1 聚类效应

聚类效应指的是人们在出行时受周围环境和同伴的影响而产生的聚集和趋势。这种效应在交通场景中非常常见，例如在公交车站、地铁站和火车站等地方，人们会不自觉地聚集在一起或朝着某个方向移动。人类出行往往表现出聚类效应，这对轨迹预测有一定影响。

2.2 IPGO 模型

交通参与者的运动有其内在规律，受多种因素影响，如行人的个体特征、交通环境以及其他交通参与者的行为。IPGO 模型是一种基于概率的模型，它综合考虑了这些因素，用于准确预测未来轨迹。

2.2.1 整体模型

IPGO 模型认为交通参与者的运动规律体现在交互模块、规划模块和行动模块中：
- 交互模块