本发明涉及一种无人驾驶邻近车辆轨迹预测方法，本发明涉及无人驾驶领域。本发明给出了无人驾驶邻近车辆轨迹的预测方法。首先，通过LK‑DBSCAN(Limit‑K DBSCAN)算法提取出视频数据和点云数据中无人驾驶邻近车辆周围车辆集合以及路况信息，采用特征工程构造潜在的存在影响力的特征，增强数据特征对复杂道路情况的表达能力；然后使用长短期记忆神经网络LSTM对车辆的实时行为进行预测；最后，结合LSTM预测的车辆行为与车辆的历史行为数据，通过B‑LSTM(Behavior‑based LSTM)对车辆的轨迹进行预测。解决上述问题，可以提升无人驾驶车辆行为预测的准确率，减少轨迹预测的误差，从而位无人驾驶车辆运行行为决策提供准确性和效率。