一種基于運動狀態(tài)的軌跡預測方法

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摘 要：針對因為忽略車輛運動狀態(tài)而導致的車輛預測軌跡不準確的問題，提出了一種基于運動狀態(tài)的軌跡預測模型Movement-DenseTNT。首先，對交通參與者的軌跡信息和地圖信息以圖神經(jīng)網(wǎng)絡的方法進行編碼；其次，使用LSTM提取車輛的運動狀態(tài)信息；然后，將場景編碼信息與在可行駛區(qū)域內采樣得到的候選軌跡終點集合通過注意力機制的方式進行信息融合，從而得到每個候選軌跡終點的概率值；最后，通過篩選得到最終的軌跡終點并進行軌跡補全，以此得到準確的軌跡預測結果。（剩余17451字）