基于Transformer的网联自动驾驶汽车轨迹预测方法

本发明公开了一种基于Transformer的网联自动驾驶汽车轨迹预测方法，涉及自动驾驶领域，获取车辆行驶数据并进行预处理，得到每辆车的时间序列信息；利用Transformer编码器中得到每辆车的上下文向量；将每辆车的上下文向量输入到图神经网络中得到整体特征上下文向量I；利用随机森林算法获得当前车辆的驾驶意图概率矩阵；将当前车辆的驾驶意图概率矩阵与整体特征上下文向量I拼接后，输入到解码器中，最终输出车辆的轨迹分布概率；利用Transformer与GNN结合不仅能够理解单个车辆的动态，还能够理解车辆之间的相对位置和运动关系，从而更准确地预测车辆轨迹。