基于Transformer和终点诱导的自动驾驶车辆多模态轨迹预测方法

本发明提供了一种基于Transformer和终点诱导的自动驾驶车辆多模态轨迹预测方法，首先提取周围车辆历史轨迹特征、目标车辆历史轨迹特征、相对位置信息和场景地图特征；接着利用Transformer对提取后的特征进行局部和全局融合，高效且全面的融合场景中各个元素特征；然后经过一个动态权重多层感知机(MLP)预测多模态轨迹终点，简化了模型架构，减少了模型参数量；最后使用注意力机制交互终点信息进行轨迹细化，输出多模态轨迹预测，使得预测的车辆未来轨迹合理且准确。该方法不仅能提高自动驾驶车辆多模态轨迹预测准确性，还能提高模型预测效率。