基于Transformer的多车交互场景车辆轨迹预测

车辆轨迹预测是自动驾驶中的关键技术,对于提高自动驾驶车辆路径规划功能的安全性有重要意义。对变道场景中多辆车的历史车辆轨迹进行建模,基于NGSIM数据集提取场景样本,并构建基于注意力机制的Transformer编码器-解码器模型,通过捕捉轨迹之间的潜在关系,采用递归式方法生成对应的预测轨迹。实验表明,Transformer模型能更好捕捉相邻轨迹之间的时空交互特征,在复杂轨迹预测任务上呈现较优的预测结果。