基于鳑鮍鱼优化分层博弈的多车型轨迹协同预测方法

本发明公开了基于鳑鮍鱼优化分层博弈的多车型轨迹协同预测方法，包括：S1：构建多车型初始三维数据矩阵，进行插值补偿与剔除离群值，统一编码与索引；进行差异化归一化处理；S2：构建包括基础动力学层和扰动行为层的分层骨架网络，得到初步预测；S3：建立多车型耦合目标函数、场景化惩罚与动态半径机制，采用鳑鮍鱼算法输出全局解；S4：对全局最优轨迹执行分层博弈残差修正，得到分层博弈残差；S5：将残差与鳑鮍鱼算法相耦合，同步微调轨迹，输出最优多车型预测轨迹；S6：将最优多车型预测轨迹应用于自动驾驶车辆的短期轨迹预测部署，完成对不同车型的综合预测与调度，实现了多车型混行场景下的高精度轨迹预测。