公开(公告)号：CN119577968A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411653435.6

申请日：2024-11-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 崔亚平 ,  潘孟铨 ,  何鹏 ,  吴大鹏 ,  王汝言

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于驾驶风格的自动驾驶轨迹预测方法，属于自动驾驶技术领域。该方法包括：利用传感器和车载系统采集车辆的历史轨迹数据；对数据进预处理，以确保数据的连续性和精度；利用车辆轨迹信息构建时空交通图，构建驾驶风格特征提取模块从预处理后的轨迹数据中提取驾驶风格特征；构建空间子注意力子层和时间卷积子层对轨迹数据进行处理，得到车辆之间的交互特征；风格注意力模块动态生成注意力权重，根据不同驾驶风格引导解码模块预测未来轨迹；本发明适用于自动驾驶系统，能够有效提高轨迹预测精度和行车安全性。

公开(公告)号：CN119573726A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411653433.7

申请日：2024-11-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 崔亚平 ,  潘孟铨 ,  何鹏 ,  吴大鹏 ,  王汝言

IPC: G01C21/20 ,  G01C21/34 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/25 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及一种基于交互感知和地图自适应的车辆轨迹预测方法，属于自动驾驶技术领域。该方法包括采集车辆的历史轨迹和地理语义信息；利用Transformer建模动态对象之间的交互，并在解码状态序列时融入了地图信息；采用层次化注意力机制，考虑车辆的未来状态，确保预测的一致性和准确性；此外，还构建了一种多分辨率地图编码模块，该模块充分利用Vision Transformer模块高效地捕捉局部与全局场景上下文信息，进而将地图表示与车辆状态紧密关联，以精准建模车辆与场景的交互过程，从而生成更加合理未来轨迹预测结果。本发明展现出广阔的应用潜力，能够有效提高计算性能，适用于更为复杂的交通环境。