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申请/专利权人：上海人工智能创新中心
摘要：本发明提供一种基于异质图的轨迹预测方法，其将驾驶场景中所有的智能体以及动静态地图建模为异质图，显式地捕捉驾驶场景中的异质性，以提高信息的处理和捕捉效率。在此基础上，将轨迹预测解耦为两阶段任务，即首先基于异质图的特征预测轨迹终点，然后根据轨迹终点预测轨迹以大幅度提升轨迹预测的性能。
主权项：1.一种基于异质图的轨迹预测方法，其特征在于，包括步骤：对输入的智能体的轨迹坐标、尺寸，以及地图元素的坐标使用指定范围的随机尺度进行缩放，得到不同比例尺度的俯视场景，或对输入的智能体的轨迹按照预设比例进行随机丢弃，或采用多智能体的平均中心作为中心点，随机生成输入的地图尺寸，或对输入的地图元素的坐标进行插值，得到同一物理含义但坐标不同的地图数据，进而得到不同的超参数，以训练生成N个基模型，其中，每个基模型预测K个模态；通过所述基模型，基于异质图特征预测轨迹终点，其中所述异质图根据驾驶场景中的一个或多个智能体以及地图建模形成，所述异质图特征是以智能体自身的当前轨迹特征作为索引，其所有入边的特征当作键和值，通过做交叉注意力来聚合所有入边的信息获得；使用k-means算法对所述N个基模型的输出进行集成，包括：在每个预测的时刻点，对所述N个基模型的K个模态的预测坐标进行聚类，并生成K个簇中心；根据置信度对所述簇中心的坐标从高到低排序；以及遍历每个预测的时刻，将不同时刻的置信度排序相同的簇中心坐标连接起来，作为一个模态的最终预测轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海人工智能创新中心 一种基于异质图的轨迹预测方法
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