结合双向LSTM和注意力机制的车辆轨迹预测

作     者：夏英 熊长江 XIA Ying;XIONG Changjiang

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 

出 版 物：《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第36卷第2期

页      面：299-306页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41971365) 重庆市教委重点合作项目(HZ2021008) 

主　　题：车辆轨迹 轨迹预测 注意力机制 智能交通 

摘      要：为提升智能交通、自动驾驶等系统的管理和服务质量,提出一种双向长短期记忆网络结合注意力机制的车辆轨迹预测模型。采用道格拉斯-普克压缩算法对轨迹数据进行压缩预处理,减少数据中的冗余;在编码器中使用双向长短期记忆网络充分捕获时间相关性特征,并采用自注意力机制获得与邻近车辆之间的全局空间相关性特征;通过解码器的全连接层获取车辆的未来位置,并通过模型迭代获得完整的预测轨迹路线。实验结果表明,提出的模型预测性能优于对比模型。此外,消融实验结果表明,引入轨迹压缩算法与改进的长短期记忆网络结合注意力机制对预测准确度均有积极贡献。