行人横穿预测是自动驾驶系统中通过多传感器融合与行为建模技术，对道路行人未来3-5秒内的运动轨迹进行概率性预判的核心功能。它综合处理摄像头、激光雷达等传感器采集的实时数据，结合行人姿态、步态、视线方向等微观特征，以及环境要素如斑马线位置、交通信号状态等宏观信息，运用时空注意力机制或社交力场模型等算法，构建行人意图与轨迹的联合概率分布。该技术需要解决遮挡场景下的预测鲁棒性、突发性横穿行为的早期识别等关键挑战。
在实际产品开发中，行人横穿预测模块常采用层次化架构设计：底层传感器提供毫米级精度的原始数据，中层算法完成目标检测与特征提取，上层预测模型输出带置信度评估的轨迹分布。2022年MIT的研究表明，引入行人群体交互建模可使预测准确率提升12%。当前技术前沿正探索将预测模块与决策规划系统进行端到端联合训练，Tesla在2023年AI日展示的Occupancy Networks即为典型代表，其通过隐式表征学习实现了更自然的避让策略生成。