一種基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的軌跡預(yù)測(cè)方法

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摘 要：針對(duì)因?yàn)楹雎攒?chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)而導(dǎo)致的車(chē)輛預(yù)測(cè)軌跡不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的軌跡預(yù)測(cè)模型Movement-DenseTNT。首先，對(duì)交通參與者的軌跡信息和地圖信息以圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行編碼；其次，使用LSTM提取車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息；然后，將場(chǎng)景編碼信息與在可行駛區(qū)域內(nèi)采樣得到的候選軌跡終點(diǎn)集合通過(guò)注意力機(jī)制的方式進(jìn)行信息融合，從而得到每個(gè)候選軌跡終點(diǎn)的概率值；最后，通過(guò)篩選得到最終的軌跡終點(diǎn)并進(jìn)行軌跡補(bǔ)全，以此得到準(zhǔn)確的軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果。（剩余17451字）