【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人驾驶领域，具体涉及基于轨迹预测的无人驾驶车群形成方法。
技术介绍
1、面向周围环境进行车辆轨迹预预测是自动驾驶的关键技术之一，可以辅助自动驾驶系统做出合理的规划和决策，保障自动驾驶汽车在复杂交通环境中的安全性和行车效率。自动驾驶系统依赖摄像机、激光雷达等传感器设备进行环境感知，捕捉周围环境的静态和动态信息，为车辆轨迹预测提供了丰富的数据来源。现阶段主要存在三类车辆轨迹预测方法：①基于物理模型车辆轨迹预测方法；②基于深度学习的车辆轨迹预测方法。
2、(1)传统的轨迹预测方法
3、传统的轨迹预测方法主要依赖于完善的数学和统计技术，根据历史数据和预定义模型进行预测。xie等人集成了基于物理和操纵的方法，利用交互式多模型对车辆轨迹预测，该方法依靠物理定律和运动学原理来预测车浪的未来轨迹，考虑了当前位置、速度、加速度和道路约束等因素来估计未来路径。batz等人给出了基于数学方程的轨迹预测方法，该方法假设物体的运动可以用简单的数学方程来描述，例如恒速或恒加速度模型，根据物体的当前状态及其假定的运动动力学来估...
【技术保护点】
1.如权利要求1所述的基于轨迹预测的无人驾驶车群形成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的相关定义，其特征在于，所述步骤1：
3.如权利要求1所述的基于多头注意力机制的无人驾驶车辆轨迹预测，其特征在于，所述步骤2：
4.如权利要求1所述的基于轨迹预测的无人驾驶车群形成，其特征在于，所述步骤3：
5.如权利要求4所述的基于轨迹预测的无人驾驶车群形成，其特征在于，所述步骤3.4引领节点选举：
6.如权利要求5所述的基于轨迹预测的无人驾驶车群形成，其特征在于，所述步骤3.5:
【技术特征摘要】
1.如权利要求1所述的基于轨迹预测的无人驾驶车群形成方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的相关定义，其特征在于，所述步骤1：
3.如权利要求1所述的基于多头注意力机制的无人驾驶车辆轨迹预测，其特征在于，所述步骤2：
4.如...
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