一种基于深度学习算法的周围车辆轨迹预测方法

本发明公开了一种基于深度学习算法的周围车辆轨迹预测方法，包括：1.建立单向快速路主线道路场景，采集主车及周围车辆的轨迹数据并进行预处理；2.对轨迹数据进行标注，获取标注处理后的轨迹数据；3.提取主车及周围车辆的状态特征、交互特征；4.构建轨迹预测网络，包括行为意图识别模块和轨迹输出模块，分别判断行为意图和输出预测轨迹；5.通过综合损失函数对模型进行迭代训练，优化轨迹预测网络，获取最优轨迹预测模型。本发明能够精准预测周围车辆的轨迹，为自动驾驶车辆提供可靠的环境感知信息，有效提升自动驾驶的安全性和可靠性，同时为交通管理和智能交通系统提供重要的技术支持。