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摘要
轨迹预测是自动驾驶和智能交通领域的关键技术之一，对车辆和移动行人轨迹的准确预测可提升自动驾驶系统对周围环境变化的感知能力，从而保障自动驾驶系统的安全性。基于数据驱动轨迹预测方法可很好地捕捉智能体之间的交互特征，对场景内所有的智能体历史运动和静态环境信息进行分析，准确预测智能体未来轨迹。通过分析自动驾驶场景下数据驱动轨迹预测技术的发展，总结出目前自动驾驶场景下轨迹预测技术面临的几大挑战，即对智能体交互的建模、对运动意图的预测、对轨迹多样性的预测和融合场景内的静态环境信息。分析了各种现有轨迹预测方法针对这些挑战的解决思路和应用场景，归纳和对比了自动驾驶场景的轨迹预测常用数据集。在此基础上介绍了轨迹预测技术常用的评估指标，并从数据集使用、评估指标、特点和局限性等方面对现有数据驱动轨迹预测方法进行了对比和总结，分析和指出当前研究中存在的问题和挑战，在此基础上对自动驾驶场景下轨迹预测的未来研究进行展望。
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单位中国科学院大学; 中国科学院深圳先进技术研究院; 深圳先进技术学院
