预测周围智能体的运动轨迹是实现自动驾驶行为决策规划的关键。面对复杂的车辆交互影响和多模态驾驶意图所带来的难题，本文提出一种基于车辆多目标交互行为建模的轨迹预测方法。该方法采用条件变分自编码器生成轨迹终点的多模态结果，结合自注意力机制和多头注意力机制来捕捉车辆之间的群体交互影响，最终使用逆强化学习输出多模态轨迹的最优决策，实现了同步预测多个目标轨迹。在高速公路数据集NGSIM上的实验结果证明该模型的有效性，并且预测效果整体优于现有方法。
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