基于驾驶意图和注意力机制的车辆轨迹预测

为了准确预测行驶环境中车辆的未来轨迹,本文提出一种基于驾驶意图和注意力机制的轨迹预测方法。首先使用结合卷积池化层的LSTM模型识别车辆驾驶意图;然后基于此识别结果和车辆状态参数,建立车辆间交互影响力场;最后结合车辆交互影响力场和LSTM编码器解码器模型预测车辆的未来轨迹。基于HighD数据集对所提出模型的性能进行验证,结果表明该模型具有更好的均方根误差值(RMSE)和平均绝对误差值(mAE),轨迹预测精度更高。