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申请/专利权人：长安大学
摘要：本申请涉及一种基于非完整轨迹的车辆轨迹预测方法，该方法从不同的时间粒度捕捉车辆的多尺度表征，从而减轻缺失值对车辆轨迹预测的负面影响；此外，利用轨迹缺失模式自适应地计算不同时间步的信息增量，然后利用信息增量获取对缺失模式不敏感的连续性表征，以指导模型输出符合运动一致性的预测结果。
主权项：1.一种基于非完整轨迹的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取非完整历史轨迹数据；所述非完整历史轨迹数据包括多个时间点的车辆坐标；将所述非完整历史轨迹数据输入到包含n个注意力头的多头注意力机制中，计算得到查询向量、键向量和值向量；基于所述查询向量、键向量和值向量，以及填充掩码矩阵向量，确定车辆的多尺度运动表征；根据所述非完整历史轨迹数据确定序列掩码矩阵；利用所述序列掩码矩阵和所述填充掩码矩阵向量，确定每个时间颗粒度对应的信息增量，所述时间颗粒度与所述注意力头一一对应；基于所述信息增量对所述多尺度运动表征进行加权聚合，得到连续性表征；将所述多尺度运动表征和所述连续性表征进行融合，并将融合结果输入到轨迹解码器，预测得到未来轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 基于非完整轨迹的车辆轨迹预测方法
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