基于聚类与专用解码器的长尾轨迹预测性能增强研究

本研究针对自动驾驶系统中长尾分布轨迹预测的难题，提出融合嵌入聚类与分布敏感解码器的创新框架。通过K-means聚类划分轨迹模式，采用双解码器（head/tail样本）优化预测精度，并引入轨迹聚类机制增强多模态输出。实验表明，该框架在ETH/UCY和nuScenes数据集上使tail样本的ADE和FDE分别提升19.5%和25.5%，同时保持整体SOTA性能，为安全关键场景提供可靠预测方案。

　　

在自动驾驶和智能交通系统领域，准确预测交通参与者的未来轨迹是确保安全决策的核心挑战。当前的自然istic轨迹预测数据集普遍存在长尾分布问题——大量简单样本与少量复杂样本形成鲜明对比，这使得传统模型在应对罕见但安全关键场景时表现欠佳。例如，当行人突然改变行走方向或车辆执行紧急变道时，现有模型往往无法准确捕捉这些异常行为模式。这种局限性在现实应用中可能引发严重后果，促使研究者们不断探索更鲁棒的预测方法。

为突破这一瓶颈，G. Ganeshaaraj团队在《Pattern Recognition》发表的研究中，创新性地将嵌入聚类与专用解码器相结合。研究团队首先利用预训练的Trajectron++ EWTA模型生成轨迹嵌入，通过K-means算法将训练数据划分为200个行为簇；接着基于Kalman滤波误差（阈值5米）区分head（常见）与tail（罕见）样本，并分别微调专用解码器；最终在推理阶段通过余弦相似度匹配新轨迹到最近邻簇，结合轨迹聚类机制生成多样化预测。关键技术包括：嵌入空间聚类（K-means）、分布敏感双解码器架构、基于余弦相似度的动态路由机制，以及多阶段轨迹聚类（从120个粗粒度预测中筛选20个最终轨迹）。

嵌入生成与聚类

通过预训练编码器将历史轨迹映射为232维潜在向量，采用平方欧氏距离的K-means聚类发现200种行为模式。可视化分析显示，不同簇对应显著差异的运动特征（如急转弯、匀速直线等），验证了聚类对行为模式分离的有效性。

面向尾样本的解码器微调

实验表明，专为tail样本微调的解码器使其ADE降低达42%（从0.60降至0.42），而传统单解码器架构在tail样本上误差高出9.5%。双解码器设计在保持head样本性能（ADE 0.15）的同时，显著提升对复杂场景的适应能力。

推理过程优化

选择top M（M=20）相似簇中心生成120个粗粒度预测，再通过K-means压缩为20个最终轨迹。这种机制使ETH数据集的minADE₂₀降至0.17米，比基线模型提升10.6%。

跨数据集验证

在nuScenes车辆轨迹预测中，该方法对top 5%困难样本的FDE改善9.9%（1.18米 vs 1.31米），同时整体性能（ADE 0.18）超越TrACT等对比模型。值得注意的是，虽然该框架在KDE-NLL指标上略逊于TrACT（-0.14 vs -0.21），但其强调精确轨迹预测而非概率分布广度的设计理念，更符合实际安全需求。

这项研究的突破性在于首次系统性地解决了长尾分布对轨迹预测的影响。通过模块化设计，该方法既保留了常见场景的预测精度，又将罕见场景的误差降低至接近常规水平。特别是轨迹聚类机制的引入，使预测结果在保持准确性的同时呈现合理多样性——如图5所示，系统能同时生成"直行"和"绕行"等合理假设。研究者也指出当前局限：聚类数量依赖经验选择，且Kalman阈值需针对不同数据集调整。未来结合环境语义信息（如交通标志）或元学习技术，有望进一步拓展框架的适应边界。这项成果为自动驾驶系统在复杂现实环境中的可靠部署提供了重要技术支撑。