摘要
在自动驾驶技术迅猛发展的当下,行人和自行车的行为轨迹预测已成为一个备受关注的话题。随着城市化进程的不断加速,越来越多的人选择步行或骑自行车出行,这为自动驾驶车辆的行驶安全和交通效率带来了挑战。同时,人工智能和计算机技术的快速进步也为行人和自行车的行为轨迹预测带来了新的机遇和挑战。因此,如何准确地预测行人和自行车的行为轨迹已成为当前自动驾驶技术中的热门研究领域之一。本文将介绍传统机器学习和深度学习等技术在行人和自行车行为轨迹预测中的应用,并探讨当前研究进展和未来的发展方向。同时,我们将考虑多种数据源的融合,以及如何利用机器学习和深度学习技术来提高预测准确性和鲁棒性,从而为自动驾驶车辆与其他道路用户之间的安全互动提供更好的解决方案。
