摘要
本发明公开了一种基于多车时空交互关系的车辆轨迹预测方法。本发明首先根据公路行车数据集,生成目标车辆与周围车辆的速度关系图、加速度关系图以及驾驶意图关系图,再通过SuperGATConv融合生成聚合了邻居特征新的环境特征图;其次将新的环境特征图输入到由扩张卷积网络构建的环境意图编码器中生成空间编码特征;将被预测的目标车辆的车辆数据信息作为输入特征,输入到LSTM中得到时间编码特征。然后将空间编码特征和时间编码特征进行拼接,并输入到时空解码器中,得到未来状态特征。最后未来状态特征,通过由LSTM和MPL构建的预测模块,生成预测的未来轨迹。本发明获得车辆之间丰富的交互信息,保证局部空间信息不丢失,提高车辆轨迹的预测性能。
技术关键词
车辆轨迹预测方法
编码特征
意图
关系
加速度
解码器
卷积模块
编码器
时序预测模型
邻居
注意力
数据
公路
网络
车道
坐标
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多元回归预测模型
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站点
客流特征
需求预测方法
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