本文提出了一种基于记忆增强神经网络的多模态轨迹预测方法，旨在提高自动驾驶汽车在复杂交通场景中的路径规划安全性。研究采用LSTM模型进行运动预测，并在多个数据集上验证了其有效性。同时，利用卷积神经网络和动态图注意力网络，解决了多主体交互和未来路障轨迹预测的问题，显示出优于现有技术的潜力。

本文探讨了多种先进的自动驾驶轨迹预测方法，包括基于无人机图像、动态图注意力网络和多模态编码解码架构等。这些方法在提高预测准确性和速度方面表现优异，能够有效处理交通规则和车辆交互等复杂情况，展示了实际应用的潜力。