【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，具体地，基于多层级交互关系图的场景级多模态联合轨迹预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、在驾驶场景实现中精确有效的轨迹预测是保障自动驾驶汽车做出安全行为决策与路径规划的重要前提。现有主流算法局限于从历史观测轨迹中获取交互信息，难以保障预测轨迹之间交互关系的合理性，预测结果不具备场景一致性。同时由于轨迹预测的多模态性，在显式考虑其他智能体所有未来轨迹模态的基础上为目标智能体生成预测结果对下游决策模块是一个巨大挑战，不具备可行性。
2、针对上述问题，本专利技术提供了一种基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法。首先设计了一个基于交互掩码的交互关系判定模型，该模型利用数据驱动方法学习驾驶场景中的各智能体中的隐式关系，并通过交互掩码表征两两智能体之间的交互行为，判定交互关系，生成训练标签，从而避免手工设计方法的缺陷。其次构建了一个基于图神经网络的多层级交互关系图，用于驾驶场景的交互表征与演化。智能体历史观测轨迹嵌入编码将用于生成智能体预测周期内的交互模态，并且显式用于场景级别下的多层级轨迹解码中，实现不同...
【技术保护点】
1.基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，包括如下：
2.根据权利要求1所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述S1的实现包括：
3.根据权利要求2所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述S1.1的实现包括：
4.根据权利要求2所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述S1.2包括：
5.根据权利要求4所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述S2包括如下：
6.根据权利要求5所述的...
【技术特征摘要】
1.基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，包括如下：
2.根据权利要求1所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述s1的实现包括：
3.根据权利要求2所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述s1.1的实现包括：
4.根据权利要求2所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述s1.2包括：
5.根据权利要求4所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，所述s2包括如下：
6.根据权利要求5所述的基于多层次交互关系图的场景级联合轨迹预测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆子恒，蔡英凤，廉玉波，钟益林，刘泽，陈龙，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：
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