本发明公开了一种基于残差注意力机制的车辆轨迹预测方法，将目标车和周围车的轨迹预处理后作为模型输入，通过残差连接的注意力模块计算周围每一辆车相对目标车的权重系数，根据权重系数重新配置交互张量；结合新交互张量和目标车历史轨迹的编码提取出完整的交互特征，作为解码器的输入，最后通过全连接层输出未来预测轨迹的概率分布；将概率分布的均值作为实际轨迹坐标预测值，计算模型均方根误差损失值，反向传播误差，通过Adam优化器更新模型中的参数，训练直至模型损失值最小，并在验证集和测试集上具有较好的泛化能力。