基于圖卷積交互網(wǎng)絡(luò)的車輛軌跡預(yù)測方法

摘要： 精確預(yù)測鄰近車輛的未來軌跡對自動駕駛汽車的決策和運動規(guī)劃至關(guān)重要，現(xiàn)有研究傾向于利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）對車輛的時間交互進行建模，但其對車輛交互建模的可解釋性差，忽略了實際的車道結(jié)構(gòu)，在捕捉車輛與其環(huán)境的交互方面存在不足。為解決這一問題，本文提出了一種基于圖卷積交互網(wǎng)絡(luò)的考慮車道拓撲約束的車輛軌跡預(yù)測模型。其中車輛交互關(guān)系提取模塊在構(gòu)建車輛的空間關(guān)系時增加了邊緣權(quán)重，以考慮車... （共10頁）