摘要
本公开提供了一种轨迹预测模型的训练方法以及轨迹预测方法,涉及自动驾驶和智能交通等人工智能技术领域。其中,初始轨迹预测模型包括:嵌入层、编码器和解码器,该方法包括:利用嵌入层对样本车辆的历史轨迹信息以及与历史轨迹信息关联的局部地图信息进行特征提取,得到车辆轨迹特征和地图特征;利用编码器对车辆轨迹特征和地图特征进行编码,得到车辆轨迹编码和地图元素编码;利用解码器对车辆轨迹编码和地图元素编码进行解码,得到目标车辆的目标预测轨迹;根据目标预测轨迹和目标车辆的真实行驶轨迹之间的损失对初始轨迹预测模型进行训练,得到轨迹预测模型。本公开提供的方法提升了轨迹预测模型的预测准确性以及轨迹预测模型的存储性能。
技术关键词
轨迹预测模型
地图元素
地图特征
车辆
轨迹特征
解码信息
解码网络
轨迹预测方法
解码器
编码器
聚类
意图
样本
轨迹预测装置
障碍物
解码模块
系统为您推荐了相关专利信息
动态权重分配
路况拥堵
数据采集模块
车辆状态数据
能见度
任务调度方法
任务调度器
消息中心
车辆传感器数据
去抖动技术
电液缓速器
液力缓速器
缓速器控制器
电涡流制动
电涡流缓速器
路口车流量
单目相机
统计方法
车道
kalman滤波
车辆违规停车
实时视频流
车牌
交通卡口监控
停车检测方法