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一种异质交通参与者轨迹预测的方法，该方法在图的构建过程中，对于边的构建摒弃了基于固定距离的边选取机制，考虑了更多的“领域知识”，包括端点类型、交互关系、目标的相对方位关系，丰富了图包含的信息；同时，将影响轨迹预测结果的因素，包括运动特征和环境特征，转化成相同的数据形式和特征类型，从而将异质的点和边转化成统一的形式；最终，各类交通参与者的运动特征、相互间的交互特征、与道路的交互特征被融合在一起，传送到多层感知机解码器中，生成多模态的轨迹预测。和现有的普通图神经网络模型相比，在预测准确率上得到很大提
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116756696 A
(43)申请公布日 2023.09.15
(21)申请号 202310807078.3
(22)申请日 2023.07.04
(71)申请人 北京理工大学
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