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为解决自动驾驶系统中车辆轨迹预测的不确定性及输入特征关联性问题，研究人员开展基于短期目标驱动网络（STG）的轨迹预测研究。利用 LSTM 和注意力机制，在 Argoverse 数据集上实现平均位移误差降低超 6%、最终位移误差降低超 8%，提升自动驾驶安全性。
在自动驾驶领域，精准预测车辆轨迹是保障行车安全的核心挑战。想象这样的场景：当车辆行驶至十字路口，周围车辆的变道、转向意图充满不确定性，传统模型难以捕捉这些动态行为，导致预测误差较大。现有方法多依赖单一最终目标预测，然而复杂交通环境中驾驶员意图的多模态分布（如直行、转弯、加减速等）以及地图数据与动态轨迹的强关联性，使得传统物理模型和规则系统在处理高不确定性和特征交互时力不从心。如何让自动驾驶系统像人类一样 “预判” 周围车辆的行为路径，成为亟待突破的技术瓶颈。
为攻克这一难题，来自埃及赫尔万大学（Helwan University）的研究团队开展了一项创新性研究。他们提出一种基于短期目标驱动网络（Short-Term Goal Network, STG）的车辆轨迹预测算法，相关成果发表在《Beni-Suef University Journal of Basic and Applied Sciences》。该研究通过引入多个短期目标替代单一最终目标，显著提升了轨迹预测的精度和可靠性，为自动驾驶的环境感知能力提供了新的技术路径。
研究关键技术方法
研究采用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为核心架构，结合注意力机制（Attention Mechanism）建模车辆间的交互关系。具体流程包括：
- 多源数据编码：将车辆历史轨迹（Agent Past States）、其他道路参与者轨迹（Other Road Members）和高精地图数据（HD Map）转换为以自车为中心的坐标系（Agent-Centric Coordinate System），通过 LSTM 网络提取时序特征，利用全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FC-NN）处理地图的语义信息（如车道中心线、转向属性等）。
- 短期目标预测：将预测时域划分为多个短期目标（如 10、20、30 时刻），通过 LSTM 解码器依次预测各阶段目标，利用注意力机制评估目标相关性，避免单一目标误差对整体轨迹的影响。
- 轨迹生成与优化：基于预测的短期目标，通过多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）生成未来轨迹，并采用均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）损失函数优化预测结果，确保轨迹与真实值的贴合度。
研究结果
3.1 短期目标数量对预测性能的影响
通过在 Argoverse 数据集上的实验发现，当短期目标数量为 3 个（时刻 10、20、30）时，模型性能最佳。此时平均位移误差（Average Displacement Error, ADE）为 0.711，最终位移误差（Final Displacement Error, FDE）为 1.075，显著优于单一目标预测（ADE=0.726, FDE=1.100）。进一步增加目标数量会导致模型复杂度上升，预测精度下降，验证了适度分解目标的有效性。
3.2 与现有目标驱动模型的对比
在 Argoverse 验证集上，STG 网络与 TNT、DenseTNT、LaneRCNN 等模型相比，展现出更强的预测能力。STG 的 minADE（K=6）为 0.71，minFDE 为 1.07，均低于对比模型（如 TNT 的 minADE=0.73, minFDE=1.29），表明其在捕捉轨迹细节和终点精度上更具优势。尽管漏检率（Miss Rate, MR）略高（12.8%），但整体预测误差的降低仍体现了方法的先进性。
3.3 测试集性能与实际场景验证
在 Argoverse 测试集上，STG 网络的 minADE 为 0.86，minFDE 为 1.35，超越了基线模型（Baseline）和多数对比算法，跻身先进水平。通过可视化不同场景下的预测结果（如静止车辆左转、无转向直行等），发现 STG 能有效利用地图语义信息补全缺失轨迹，在复杂交互场景中保持较高的预测一致性。
研究结论与意义
本研究首次将短期目标分解策略引入车辆轨迹预测，通过 LSTM 与注意力机制的结合，成功解决了单一目标预测的不确定性难题。实验结果表明，该方法在保持计算效率的同时，显著提升了预测精度，为自动驾驶系统处理动态交通环境提供了更可靠的技术方案。
研究的创新性在于：
- 目标分解策略：将长期预测拆解为多个短期子任务，降低模型复杂度，提高中间目标的可解释性。
- 多模态融合：整合车辆动态轨迹、地图语义和交互关系，通过注意力机制动态分配特征权重，增强模型对复杂场景的适应性。
- 工程实用性：在 Argoverse 等大规模数据集上的优异表现，验证了算法在真实交通环境中的泛化能力，为自动驾驶的实时决策提供了理论支撑。
尽管研究存在序列预测误差累积、自车中心建模的计算冗余等局限，但所提出的 STG 框架为后续研究提供了重要方向，如结合场景中心建模（Scene-Centric Modeling）或图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）进一步提升全局交互建模能力。该成果不仅推动了车辆轨迹预测技术的发展，更为自动驾驶的安全性和可靠性奠定了关键基础，有望在智能交通系统中实现广泛应用。
