摘要
本发明涉及一种非机动车自适应轨迹预测方法,包括:基于实时场景信息,生成骑行者的预期候选轨迹集合,并通过预设的效用函数对预期候选轨迹集合内的每条轨迹进行评估,选取理论最优轨迹作为当前时刻轨迹的预测值;获取当前时刻的实际观测值,并计算与对应的预测值之间的偏差,识别并确定骑行者的个性化特征,该个性化特征包括骑行者的激进水平和理性水平;根据个性化特征的序列进行模式建模,得到特征演变规律,从而对轨迹预测模型进行参数调整;采用轨迹预测模型进行骑行者个体的个性化预测,并根据获得的预测值重新计算和更新骑行者的个性化特征,形成闭环优化。与现有技术相比,本发明显著提升了模型在动态应用中对异质骑行者的预测能力。