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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，包括：采集不同场景下全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于图神经网络和注意力机制，构建车辆轨迹缺损数据修补模型；利用训练集对车辆轨迹缺损数据修补模型进行迭代训练、利用验证集检验车辆轨迹缺损数据修补模型的修补效果，得到参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型；将测试集或待修补的车辆轨迹数据输入参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型中，输出得到对应的修补后全域车辆轨迹完整数据。与现有技术相比，本发明能够对不同场景下车辆轨迹缺损数据进行准确稳定的修补。
主权项：1.一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集不同场景下的全域车辆轨迹数据和对应的高精度车道级地图数据，以合并作为数据集，通过对数据集中的数据进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2、基于图神经网络和注意力机制，构建车辆轨迹缺损数据修补模型；S3、利用训练集对车辆轨迹缺损数据修补模型进行迭代训练、利用验证集检验车辆轨迹缺损数据修补模型的修补效果，以得到参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型；S4、将测试集或待修补的车辆轨迹数据输入参数最优的车辆轨迹缺损数据修补模型中，输出得到对应的修补后全域车辆轨迹完整数据；步骤S2中构建的车辆轨迹缺损数据修补模型包括TrajGAT网络，所述TrajGAT网络基于输入的车道图数据，以学习车道图数据的拓扑关系，并按照车辆出现缺损数据的时刻，将轨迹数据分为两部分，分别输入两个编码器中，以输出得到两部分每辆车的时序特征；所述两个编码器的输出结果输入两个融合模块，利用TrajGAT网络将每辆车的时序特征与车道图进行数据交互，再利用注意力机制进行车辆之间的数据交互，基于注意力机制将两部分的结果进行融合，输出最终的每辆车的轨迹缺损修补结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种面向路侧感知单元的车辆轨迹缺损数据修补方法
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