本发明涉及一种考虑道路约束条件的车辆轨迹预测方法，包括如下步骤：1)获取车辆及路况原始数据；2)构建神经网络模型的输入特征；3)搭建神经网络模型；4)训练神经网络模型；5)利用训练完成的神经网络模型进行轨迹预测。本发明构建的神经网络模型的损失函数一方面考虑真实预测轨迹与预测结果的偏差损失，另一方面利用可行驶区域地图生成行驶区域概率分布，使得车辆在可行驶区域的预测结果概率高，在不可行驶区域的概率低，利用概率化的鸟瞰图与预测结果相结合形成损失ploss，从而将道路约束以损失函数的形式对模型施加影响，使得预测结果更加贴合真实场景。