一种交通参与者的轨迹预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN117636625A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311465286.6

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本发明提供了一种交通参与者的轨迹预测方法,包括:对历史轨迹序列进行预处理得到时空类别图;对待预测行人的时间序列进行编码得到行人的时间序列隐藏状态;从时空类别图中学习不同类别智能体对行人的交互影响力;学习待预测行人周边领域的不同智能体的交互权重信息;将以上三种特征向量进行拼接映射成特定维度的隐藏向量;将隐藏向量进行编码,并将得到的编码向量与高斯噪声进行拼接,并将得到的拼接向量解码成未来轨迹的高斯分布参数向量,作为轨迹预测的输出。本发明不仅仅考虑了交通路口智能体时间和空间交互特征,还充分利用了交通路口智能体的状态类别信息,从而在实验数据集上的预测准确度得到较大的提升,表现出了良好的稳定性。

    基于对抗网络的预测行人轨迹方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN115908490A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211419707.7

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本发明公开了基于对抗网络的预测行人轨迹方法、装置、设备及介质,其方法包括:获取当前行人过去的历史轨迹信息和真实的未来轨迹信息,并通过对所述历史轨迹信息进行编码处理,得到当前行人的行人运动状态;利用社交注意力机制对所述行人运动状态进行处理,得到当前行人的权重信息,并利用所述权重信息,得到当前行人预测的未来轨迹信息;通过将所述预测的未来轨迹信息和所述真实的未来轨迹信息进行辅助互信息函数处理,生成损失函数,并利用所述损失函数对对抗网络进行训练优化,得到训练优化后的对抗网络;利用所述训练优化后的对抗网络进行行人轨迹预测处理。

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