一种基于动态注意力自适应编码的车辆轨迹预测方法、装置及电子设备

本发明涉及智能交通系统技术领域，具体公开一种基于动态注意力自适应编码的车辆轨迹预测方法、装置及电子设备。解决现有技术在复杂场景下异构特征编码不足导致精度低的问题，主要方案包括：获取车辆轨迹及车道线数据；构建轻量级注意力自适应编码模块，该模块集成基于双层前馈神经网络的特征变换层、残差连接结构、轻量级通道注意力层，以及动态温度调制单元，通过维度对齐和通道加权实现高效特征提取；将处理后的数据编码生成车辆节点嵌入、车道线节点嵌入及相对位置边嵌入；分别输入时空注意力模块，时间模块捕捉目标车辆时序依赖，空间模块建模车辆与车道线以及车辆之间交互；融合时空特征后二次通过时空注意力模块实现深度耦合，生成增强特征；最终通过解码器输出多模态预测轨迹。