1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1.1研究背景及意义随着自动驾驶技术的不断发展，不久后，人类将与自动驾驶车辆共享城市交通路网。
城市交通实况复杂，尤其是在无信号控制路段，交通参与者之间需要就道路优先通行权进行协商，而行人作为一种数量庞大且弱势的交通参与者，其安全问题是自动驾驶车辆上路所面临的主要挑战。
目前的自动驾驶车辆在与行人争夺道路优先通行权时，遵循安全第一原则，只能优先礼让行人，而人车协商道路优先通行权的情况几乎时刻都在发生，且随着城市路网中自动驾驶车辆的不断增多，若仍采用行人优先策略，势必会大大降低城市交通路网的通畅度，进而影响到城市的交通运行效率。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
2.1课题内容本课题内容是研究基于深度学习的行人轨迹预测方法，用于在自动无人驾驶技术上精确预测周围行人的位置,以避免交通事故；又如有社交意识的机器人需要预测人类的轨迹,以便优化它们的巡航路径;用于城市规划的智能跟踪和监视系统必须了解人群将如何交互以更好地管理基础设施。
本课题主要研究是了解行人轨迹预测的研究现状和发展趋势，了解神经网络处理回归任务的工作原理，系统地实现一种预测神经网络。
行人轨迹预测中所面临的难点和需要解决的问题主要有以下几点： 1.比较不同的预测模型的优缺点，了解其网络结构2.设计一种预测网络并进行训练实验 3.物理环境的影响4.行人和行人之间的交互2.2研究途径2.2.1预测模型的选择与比较通过查阅大量国内外文献，对传统的预测方法只做少量的了解，主要了解主流的深度学习预测模型，分析预测模型结构，了解神经网络处理回归任务的工作原理。
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