一、分類

可分為兩類：

1. 基于數據驅動的方法

通過海量的歷史數據來挖掘移動目標的行為特征，結合目標的當前位置，預判目標的運動趨勢。

強調歷史行為在時間和空間上的可重復性。

• 概率統計：卡爾曼濾波、差分自回歸移動平均模型、隱馬爾可夫模型、高斯混合模型、貝葉斯網絡
• 神經網絡：BP神經網絡
• 深度學習：MLP、RNN、LSTM、ELM、GAN
• 混合模型：LSTM-ARIMA（深度學習+概率統計）

2. 基于行為驅動的方法

根據目標的當前狀態、所處的環境預測軌跡。

• 動力學模型：描述運動規律
• 意圖識別：先判斷意圖，再預測軌跡

二、難點

1. 意圖預測不準確：如十字路口的轉向問題

2. 環境與目標間的交互關系：環境的變化對目標的運動軌跡影響較大

總結

以上是生活随笔為你收集整理的移动目标轨迹预测方法——概述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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