[发明专利]一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法在审
| 申请号： | 202310660575.5 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116933005A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 郭宏伟;孙栋先;韩克贤;王武宏;蒋晓蓓;杨静超;高其航 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/10 | 分类号： | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/084;B60W60/00;B60W50/00 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 张丽娜 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种网联环境下基于图卷积神经网络的车辆轨迹预测方法，主车首先通过网联环境获取设定场景范围内车辆的历史运动状态数据并进行预处理，然后基于空间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为空间图，基于时间交互系数将预处理后的历史运动状态数据转换为时间图，接下来通过图卷积神经网络提取空间图中的空间交互特征和时间图中的时间交互特征，融合两者获得设定场景范围内车辆的时空交互特征，最后基于卷积神经网络解码输出设定场景内所有车辆在未来一段时间的运动轨迹。本发明通过提出空间交互系数和时间交互系数，解决了现有研究中存在的时间交互建模不充分的问题，提高了车辆轨迹预测的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 环境 基于 图卷 神经网络 车辆 轨迹 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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