行動予測

行動予測は、周囲の車両や歩行者の将来の動きを予測する技術です。安全な経路計画と意思決定に不可欠で、数秒先までの軌跡を確率的に推定します。交通事故の多くは予測可能な状況で発生するため、正確な行動予測は自動運転の安全性向上に直結する重要技術です。

予測手法と技術

深層学習ベースの手法が主流で、LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU（Gated Recurrent Unit）、Transformer、Graph Neural Networkなどのモデルが使われます。過去の軌跡データから行動パターンを学習し、物理的制約、交通ルール、社会的相互作用も考慮した予測を行います。マルチモーダル予測により、複数の可能な未来軌跡を確率とともに出力します。

応用シーンと課題

交差点での右左折予測、歩行者の横断判断、車線変更意図推定など、複雑な交通シーンでの予測精度向上が重要課題です。特に、異常な行動や稀な状況（Corner Case）への対応、文化的差異を考慮した地域適応、リアルタイム性と予測精度のバランスなどが挙げられます。ゲーム理論や強化学習を用いたインタラクション予測の研究も活発です。