基于交互势场和图卷积网络的车辆轨迹预测方法及系统

本发明属于自动驾驶领域，公开了一种基于交互势场和图卷积网络的车辆轨迹预测方法及系统，首先基于车辆历史轨迹数据获取时序特征，进而通过交互势场表征车辆间的交互影响关系，并结合图卷积网络提取车辆纵横向交互特征。将时序特征、车辆固有特征和交互特征拼接，形成时序交互融合特征，输入至解码器模型，最终输出高精度车辆预测轨迹。本方法通过提取车辆时序特征，并利用交互势场和图卷积网络构建的车辆交互特征提取模型，有效捕捉车辆间的复杂交互关系，不仅解决了现有方法忽略外部因素和环境车辆交互的问题，还通过交互势场引入方向性影响，并综合车辆运动状态，显著提升了轨迹预测的准确性，适用于复杂交通场景下的高精度轨迹预测需求。