自行车轨迹是指在道路环境中由骑行者自然形成的连续移动路径，其空间特征表现为宽度约1-1.5米的带状区域，具有典型的非线性运动模式和周期性横向摆动特性。从自动驾驶感知系统的视角来看，自行车轨迹既包含车辆本身的物理运动轨迹（如GPS坐标序列），也隐含骑行者行为意图（如变道预判、转向倾向等），这种双重属性使其成为V2X系统中重要的动态环境要素。
在自动驾驶决策规划模块中，准确预测自行车轨迹对保障混合交通流安全至关重要。当前主流解决方案采用时空图神经网络建模轨迹点间拓扑关系，配合社会力模型量化骑行者与周边环境的交互影响。值得关注的是，自行车轨迹的预测误差容忍度显著低于机动车，这要求感知系统必须达到厘米级定位精度，且需要特别处理儿童骑行等特殊场景下的轨迹突变问题。