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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种基于扩散生成模型的车辆交通轨迹生成方法及装置，涉及交通场景生成技术和自动驾驶技术领域。包括：对于待生成轨迹的任意全新无轨迹地图场景，根据地图场景所需生成的轨迹数量以及轨迹所需时间跨度得到纯噪声，将纯噪声作为初始中心位置和初始速度；将初始中心位置和初始速度输入到训练好的噪声预测网络；根据初始中心位置、初始速度以及噪声预测网络，得到预测的中心位置噪声和相对位置噪声，进而得到地图场景的车辆交通轨迹。本发明能够生成更长且完整的在不同场景接近真实分布的驾驶轨迹，丰富已有的数据集，为自动驾驶轨迹预测模型训练和大规模自动驾驶系统评估提供数据支撑，提高自动驾驶决策算法的可靠性和准确性。

主权项：1.一种基于扩散生成模型的车辆交通轨迹生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对于待生成轨迹的任意全新无轨迹地图场景，根据所述地图场景所需生成的轨迹数量以及轨迹所需时间跨度得到纯噪声，将所述纯噪声作为初始中心位置和初始速度；S2、将所述初始中心位置和初始速度输入到训练好的噪声预测网络；S3、根据所述初始中心位置、初始速度以及噪声预测网络，得到预测的中心位置噪声和相对位置噪声，进而得到所述地图场景的车辆交通轨迹；所述S2中的噪声预测网络包括编码器以及解码器；其中，所述编码器，用于获取地图编码、轨迹编码、邻居编码以及时间编码：所述解码器，用于根据所述地图编码、轨迹编码、邻居编码以及时间编码，得到预测的中心位置噪声和相对位置噪声；所述获取地图编码、轨迹编码、邻居编码以及时间编码，包括：对加噪系数进行傅里叶变换，得到时间编码times；将带噪声的轨迹速度vals输入长短期记忆网络LSTM，获得轨迹编码emb；将带噪声的相对位置、轨迹速度和邻居轨迹速度输入LSTM，获得邻居编码nei：将地图场景表示为具有拓扑结构的车道段，通过多层感知机MLP获得车道的静态编码以及动态编码，将所述静态编码以及动态编码相加作为车道特征，根据所述车道特征获得地图编码；所述根据所述地图编码、轨迹编码、邻居编码以及时间编码，得到预测的中心位置噪声和相对位置噪声，包括：将所述轨迹编码和时间编码通过交叉注意进行更新，获取邻居轨迹特征，将所述邻居轨迹特征通过自注意，获取新的邻居轨迹特征；对带噪声的中心位置Ps与附近范围的车道做交叉注意，获得中心位置特征，将所述中心位置特征和时间编码通过MLP解码，获得预测的中心位置噪声对所有车道特征做交叉注意，获得轨迹特征，将所述轨迹特征和时间编码通过MLP解码，获得预测的相对位置噪声

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