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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开一种基于注意力机制的车辆轨迹预测方法，包括：获取驾驶目标车辆及相邻车辆数据以及全局场景数据；划分出局部场景，对局部场景进行编码，获取局部场景中矢量化实体的集合；对每一个场景内实体进行车与车道的交互特征提取；对每一个场景内实体进行车与车的交互特征提取；对每一个场景内实体进行轨迹特征提取；通过全局特征交互网络进行全局的特征交互，获得全局融合后的特征；通过车道筛选网络得到候选路径；根据全局融合后的特征和候选路径进行多模态的轨迹预测。本发明能够适应车辆密度不同的各种场景，在稀疏车道和稠密车道都能合理的分配注意力；降低由于场景变换导致的特征偏差，有助于精准地预测轨迹，保证智能车辆行驶安全。
主权项：1.一种基于注意力机制的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取驾驶目标车辆及相邻车辆数据以及全局场景数据；步骤二、将全局场景数据根据空间划分网络进行空间划分得出局部场景，对局部场景进行编码，将车辆的过去轨迹以及由车道采样点组成的车道线进行矢量化，得到局部场景中矢量化实体的集合；步骤三、通过车-车道交互特征提取网络，根据步骤二获取的矢量化实体的集合对每一个场景内的实体进行车与车道的交互特征提取；步骤四、通过车-车交互特征提取网络，对每一个场景内的实体进行车与车的交互特征提取；步骤五、通过轨迹特征提取网络，对每一个场景内的实体进行轨迹特征提取；步骤六、根据步骤三至步骤五提取出的局部场景特征，通过全局特征交互网络进行全局的特征交互，获得全局融合后的特征；步骤七、对车道信息进行处理，通过车道筛选网络得到候选路径：将步骤一中得到的全局场景数据通过多层感知机进行一个分类任务，对每一条车道进行评分以及按照评分从高到低排序，选取前M条候选车道线，以及各候选车道线的隐层特征hm；步骤八、根据步骤六获取的全局融合后的特征和步骤七获取的候选路径进行多模态的轨迹预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于注意力机制的车辆轨迹预测方法
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