摘要
本文提出了一种基于时空建模和运动规律约束的车辆轨迹预测方法,包括:步骤1、添加额外的邻居特征,利用时间关联与邻居交互模块对特征进行处理;步骤2、设计了轴感知嵌入层来取代传统的嵌入层,加强模型对整体轨迹的理解;步骤3、地图编码器对语义图进行编码,将地图特征传递到观察编码器中;步骤4、观察编码器对序列状态进行编码,输出解码器隐藏状态h和编码器隐藏状态b;步骤5、对原有损失函数进行改进,在损失函数中引入平滑性约束;步骤6、在数据集上进行实验。本发明的方法,创新设计了轴感知嵌入层来取代传统的嵌入层,通过轨迹轴向动态感知机制加强对整个轨迹的建模和对运动趋势的判断,在损失函数中引入平滑性约束,提出Sports_loss方法。
技术关键词
车辆轨迹预测方法
编码器
邻居
输出解码器
地图特征
sigmoid函数
卷积神经网络提取
分支
运动
注意力
捕获特征
序列
语义
模块
加速度
风险
数据