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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种强交互场景下多模态换道轨迹预测及安全性评估方法，包括步骤如下：S1，选择高速匝道口交通数据集，筛选换道车辆及其周围车辆的轨迹数据，并将轨迹数据转化为图格式数据片段；S2，基于图格式的数据片段，完成基于图神经网络及长短期记忆神经网络的多模态轨迹预测模型的训练；S3，基于训练完成的多模态轨迹预测模型，完成不确定性估计模型的训练，并基于多模态轨迹预测模型进行安全性评估。本发明通过在预测时采用图神经网络实现对不同车辆间的交互特征进行建模，并通过对车辆换道多模态预测结果进行不确定分析，以提高强交互场景下车辆换道轨迹预测精度和安全性。
主权项：1.一种强交互场景下多模态换道轨迹预测及安全性评估方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，选择高速匝道口交通数据集，筛选换道车辆及其周围车辆的轨迹数据，并将轨迹数据转化为图格式数据片段；S2，基于图格式的数据片段，完成基于图神经网络及长短期记忆神经网络的多模态轨迹预测模型的训练；S3，基于训练完成的多模态轨迹预测模型，完成不确定性估计模型的训练，并基于多模态轨迹预测模型进行安全性评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种强交互场景下多模态换道轨迹预测及安全性评估方法
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