一种基于多源信息融合的自动驾驶轨迹预测方法

本发明涉及一种基于多源信息融合的自动驾驶轨迹预测方法，其特征在于，应用深度学习技术，构建一种包含特征提取模块、编码模块、信息融合模块以及多模态轨迹解码模块的完整轨迹预测方法。其中特征提取模块用于提取交通场景中车道信息与智能体信息的矢量化表示；编码模块基于上述矢量化表示生成各种智能体编码以及车道编码；随后信息融合模块会整合各类编码，生成场景融合编码；最终由多模态轨迹解码模块基于MLP对场景融合编码进行解码，生成多模态预测轨迹，并依据各条轨迹的置信度得到最终预测轨迹。与现有技术相比，此方法可以精确建模交通场景中智能体之间复杂的交互关系，进而有效提升自动驾驶轨迹预测的准确性。