轨迹预测(Trajectory Prediction)是自动驾驶系统中的关键技术，指通过分析交通参与者的历史运动状态与周围环境信息，对其未来一段时间内的运动路径进行概率性推断的过程。这项技术需要融合目标检测、行为意图识别、物理动力学建模等多维度信息，最终输出具有时空连续性的未来轨迹分布，其预测精度直接影响自动驾驶车辆的决策安全性和行驶平顺性。
在实际产品开发中，轨迹预测模块需要平衡实时性与准确性，工程师常采用基于深度学习的方法（如LSTM、Transformer或图神经网络）处理复杂交互场景，同时结合传统运动学模型作为物理约束。当前技术难点在于对行人突发行为、车辆博弈场景的预测，这要求算法具备多模态输出能力和不确定性量化功能。值得关注的是，2021年Waymo发布的Motion Prediction Challenge竞赛数据集显著推动了行业对长尾案例的处理能力。