Autoware 障碍物车辆意图与轨迹预测
yeye.liu@foxmail.com
Autoware 中预测道路中其他车辆的意图与轨迹部分在一篇博士毕业论文的第四章中进行了详细解释，本篇博客是对论文第四章第解释。

论文中采用的方法为用粒子滤波器进行预测。其中提到机器学习的方法需要事先知道场景情况才能进行学习并实现预测，然而不可能得知所有的驾驶场景来为机器学习算法提供训练数据，因此不采用机器学习的方法。我认为是因为粒子滤波器的方法较为成熟，并且也有效，也许相关机器学习算法当时还不够成熟，所以论文作者没有将机器学习算法应用于预测。现在，用机器学习算法来预测、决策，甚至将机器学习算法应用于整个智能驾驶过程是当下及未来的研究趋势。（仅代表个人看法，很有可能是不正确的）

有关粒子滤波器的解释，这个视频讲解的较为简单清晰：Particle Filter Explained without Equations
论文全文
论文全文（含注解）

Chapter 4 Behavior planner based intention and trajectory estimation

4.1 Introduction

4.1.1 Problem Definition

目的：预测其他车辆的可能的意图与轨迹

方法有三个：确定性模型、机器学习、概率模型

确定性模型：因为预测时模拟不确定性至关重要，所以排除确定性模型

机器学习：机器学习需要已知所有可能的驾驶场景的数据，特别是一些罕见的场景，因此也不适用

概率模型：使用粒子滤波器进行预测

4.1.2 Contributions

方案：behavior planner + multi-cue particle filter

使用一个行为规划器（behavior planner）来充当复杂的行为模型，与非参数概率滤波器（multi-cue particle filter）共同解决不确定性

图4-1列出了我们的方案较传统方法的优越性。

4.1.3 Solution Approach

此文中，用 “behavior” 来表示自车行为或其他车辆滤波（预测）前的动作，用 “intention” 来表示滤波后的（预测的）其他车辆的动作。

我们的意图与轨迹预测算法——粒子滤波器，包含一个被动模式的行为规划器 Passive Behavior Planner（与应用于自车路径规划的 behavior planner 略有不同）。图4-2为预测系统图。
算法主要包含三个部分：轨迹提取、被动行为规划器和多线索粒子滤波器。图中，观察指的是被追踪的物体，来自第三方目标检测与追踪模块的输出；算法的输出为意图与轨迹可能性，这些输出将传入局部规划，用来规划自车轨迹。

轨迹提取：从地图中提取所有可行轨迹与轨迹中内嵌的交通规则
被动行为规划器：粒子从行为模型中采样，也就是从 Passive Behavior Planner 中采样获得。
多线索粒子滤波器：利用观察对每个采样粒子进行权重计算，最后，对权重进行归一化并计算每个意图与每条轨迹的可能性。

4.2 Passive Behavior Planner

被动行为规划器模拟的是其他车辆的行为，也就是其他车辆的决策器。规划器模拟的其他车辆的动作越准确，预测结果越好。图4-3比较了自车的行为规划器与用于预测其他车辆的规划器。

自身的规划器输出的是一条发送给控制的路径，而被动规划器假设令其他车辆执行运动这一步，即其输出的直接是控制型号：速度

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