一种基于多模态时空融合的周车意图预测方法及相关设备

本发明公开了一种基于多模态时空融合的周车意图预测方法及相关设备，其中方法包括：获取历史轨迹数据；将获得的历史轨迹数据输入经过训练的周车意图预测模型，输出预测结果；其中，模型包括两个分支：一是时序特征提取分支，采用长短期记忆网络对各车辆的历史轨迹进行编码，并通过注意力机制动态捕捉轨迹的时序特征；二是空间特征提取分支，使用GraphSAGE网络对多辆车辆之间的空间交互关系进行建模，随后结合图注意力网络的注意力机制，为不同车辆分配自适应权重，使模型能够突出关键干扰车辆的重要程度；对来自时序特征提取分支与空间特征提取分支的特征进行自适应加权组合，根据融合的特征获得未来时刻各类驾驶意图的概率分布。