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摘要
为提高结构化道路场景下车辆轨迹预测准确度，提出一种基于图模型和注意力机制的多模态轨迹预测方法(GA-MTP)。构建车道图和车交互图，实现道路环境特征、车辆运动特征和车辆间交互特征建模；通过堆叠的注意力模块完成环境-车辆特征融合，统一交通场景静态特征和动态特征；由两分支解码网络模块得出最终轨迹预测和相应概率。在Argoverse数据集进行模型训练和测试，并进行结果分析。实验结果表明，新方法在结构化交通场景的车辆轨迹预测中取得优异的效果，预测准确程度优于当前主流方法。
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单位工业装备结构分析国家重点实验室; 大连理工大学
