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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明公开了一种基于编码器‑解码器架构的轨迹预测方法，涉及自动驾驶技术领域，包括：基于卷积神经网络对道路图片进行编码，得到路网特征信息，将其与物体特征信息合并得到提取向量图；将提取向量图输入带有注意力机制的图注意力网络，输出得到具有注意力信息的提取向量图，将该提取向量图输入至第一长短期记忆递归神经网络，输出得到第一结果数据；将第一结果数据输入到解码器图注意力网络之后得到带有注意力的第二结果；将第二结果数据输入至第二长短期记忆递归神经网络，输出得到轨迹预测结果，第二长短期记忆递归神经网络的损失函数包括位置信息损失和碰撞面积约束。本发明轨迹预测效率高，预测精度高，可靠性好。
主权项：1.一种基于编码器-解码器架构的轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于卷积神经网络对道路图片进行特征提取，得到路网特征信息，获取通过雷达捕捉到的道路图片中所有的物体特征信息，基于物体特征信息和路网特征信息得到提取向量图；S2、将提取向量图输入至带有注意力机制的图注意力网络，输出得到具有注意力信息的特征向量；S3、将具有注意力信息的特征向量输入至第一长短期记忆递归神经网络，输出得到第一结果数据；S4、将第一结果数据输入至解码器图注意力网络，对第一结果数据进行信息聚合得到第二结果数据；S5、将第二结果数据输入至第二长短期记忆递归神经网络，输出得到轨迹预测结果，第二长短期记忆递归神经网络的损失函数包括位置信息损失和碰撞面积约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 基于编码器-解码器架构的轨迹预测方法
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