蔚来的自动驾驶系统需要对车辆的行驶轨迹进行预测。请编写一个 Python 函数，根据历史行驶数据预测未来一段时间内的行驶轨迹。

答题要点

推荐答题框架：采用 STAR 法则，先说明任务背景，再描述采用的方法和步骤，最后给出代码示例。关键要点如下：1. 数据处理：对历史行驶数据进行清洗和预处理，提取有用信息。2. 模型选择：选择合适的预测模型，如线性回归、神经网络等。3. 模型训练：使用历史数据对模型进行训练。4. 轨迹预测：使用训练好的模型预测未来一段时间内的行驶轨迹。示例话术：在蔚来的自动驾驶系统中，为了预测车辆的行驶轨迹，我们可以采用以下步骤。首先，对历史行驶数据进行清洗和预处理，提取有用信息。然后，选择合适的预测模型，如线性回归。接着，使用历史数据对模型进行训练。最后，使用训练好的模型预测未来一段时间内的行驶轨迹。以下是一个简单的 Python 函数示例：python def predict_trajectory(historical_data): # 数据处理和模型训练代码... return predicted_trajectory