本文探讨了自动驾驶汽车在复杂交通环境中的轨迹预测技术，提出了基于深度学习的多种方法，如LSTM、convLSTM和动态图注意力网络，以提高预测的准确性和多样性。研究表明，结合地图信息和社交交互的生成模型在复杂城市环境中表现优异，具有良好的应用前景。