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基于时空交互图注意力网络的多模态车辆轨迹预测模型
成都信息工程大学软件工程学院;
成都信息工程大学管理学院;
网络空间安全教育部重点实验室;
河南省网络空间态势感知重点实验室
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李庆
韩楠
李任杰
杨博渊
相东升
张杉彬
王家伟
吴绍伟
黄晨
开通知网号
在自动驾驶领域,交通参与者的轨迹预测是一个重要而具有挑战性的问题,充分捕捉轨迹数据中复杂的时空特征对于准确预测轨迹至关重要。为解决时空特征提取不足和多模态车辆轨迹预测问题,提出一种基于时空特征交互的多模态车辆轨迹预测模型——STGA。采用基于动态图神...
机 构:
成都信息工程大学软件工程学院;
成都信息工程大学管理学院;
网络空间安全教育部重点实验室;
河南省网络空间态势感知重点实验室;
领 域:
汽车工业;
自动化技术;
关键词:
车辆运动预测;
时空交互;
图注意力网络;
自动驾驶;
深度学习;
格 式:
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2025年02期
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