耦合意图预测和环境约束的城市机动目标轨迹仿真方法

本发明公开了耦合意图预测和环境约束的城市机动目标轨迹仿真方法，涉及多目标规划和轨迹模拟生成的交叉领域。本发明首先提取应用情景下的城市移动目标兴趣区域集合，之后提取路口节点、道路的地理环境要素以及自有属性，之后构建神经网络模型，进行深度学习训练，得到路口节点的奖励值，之后基于兴趣区域集合、各个机动目标的位置以及各个路口节点的奖励值，通过混合整数线性规划方法，计算机动目标轨迹仿真集合，完成耦合意图预测和环境约束的城市机动目标轨迹仿真。本发明克服了目前轨迹模拟方法真实性不强、情景泛化能力弱、对训练数据要求高和可解释性较低的问题，有效解决了特殊应用场景下多移动目标轨迹真实轨迹较少的问题。