一种结合自监督机制的未知域轨迹预测方法

本发明涉及一种结合自监督机制的未知域轨迹预测方法，所述方法包括以下步骤：(1)获取目标轨迹数据以及邻近目标轨迹数据、场景地图数据；(2)通过聚类算法提取轨迹的机动类型；(3)提取邻近目标轨迹及场景地图信息，(4)获得预测的机动类型标签；(5)获取预测的机动类型后，计算轨迹机动类型自监督子任务损失，(6)，获取终点后将轨迹终点与数据编码级联输入时序神经网络解码获得剩余其余点的轨迹，(7)模型损失计算，完成车辆未来轨迹预测。该方案利用聚类算法得到的轨迹机动类型解决不变性原理应用过程中的数据域划分问题，提升不变性原理的应用效果，提升模型进行未知域轨迹预测的准确度。