技術(shù)特征：

1.一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述原始時(shí)間特征集合中，周邊車(chē)輛f在t時(shí)刻的原始時(shí)間特征為所述原始時(shí)間特征由周邊車(chē)輛f在時(shí)刻t時(shí)的縱坐標(biāo)x、橫坐標(biāo)y、速度v、加速度a和航向角γ組成；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)時(shí)間依賴(lài)特征提取模塊獲得時(shí)間依賴(lài)特征集合的方法為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)所述時(shí)空依賴(lài)特征提取模塊獲得時(shí)空依賴(lài)特征的方法為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)所述時(shí)空交互特征提取模塊獲得時(shí)空交互特征的方法為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述交互時(shí)空動(dòng)態(tài)圖的構(gòu)建方法為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)信息聚合特征邊信息聚合特征的聚合方法為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)f在時(shí)刻t時(shí)的總信息聚合特征的獲得方法為：基于第七公式，所述節(jié)點(diǎn)信息聚合特征邊信息聚合特征利用最大池化函數(shù)、非線性激活函數(shù)，獲得節(jié)點(diǎn)f在t時(shí)刻的總信息聚合特征

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)對(duì)所述總信息聚合特征的更新，獲得時(shí)空交互特征集合的方法為：在所述時(shí)空交互特征提取模塊中設(shè)置圖注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)模型，基于第八公式，利用所述圖注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)對(duì)節(jié)點(diǎn)f從t-t時(shí)刻到t時(shí)刻的所有總信息聚合特征進(jìn)行更新，并得到時(shí)空交互特征

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于車(chē)輛軌跡交互動(dòng)力學(xué)的周車(chē)軌跡預(yù)測(cè)方法，在車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)過(guò)程中，對(duì)能夠代表駕駛員駕駛意圖、駕駛風(fēng)格、駕駛策略這些隱形特征的時(shí)間依賴(lài)特征、時(shí)空依賴(lài)特征、時(shí)空交互特征進(jìn)行提取并融合到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果中，從而能夠更加全面的對(duì)影響周車(chē)軌跡的各種因素之間的交互作用進(jìn)行綜合考慮，使預(yù)測(cè)軌跡更加準(zhǔn)確。另外，由于采用了模塊化的特征提取方法，因此提高了車(chē)輛預(yù)測(cè)軌跡的可解釋性，更加便于對(duì)軌跡預(yù)測(cè)模型的調(diào)試與優(yōu)化，同時(shí)使人們能夠及時(shí)防范、避免特定情況下，車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)模型對(duì)周車(chē)軌跡進(jìn)行錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)，從而降低了車(chē)輛在道路上潛在的碰撞隱患。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭雪蓮,胡旭歌,任園園,李顯生,王清菊
受保護(hù)的技術(shù)使用者：吉林大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10