一种基于无碰撞LSTM的多目标轨迹预测方法

摘要

本发明公开了一种基于无碰撞LSTM(Collision‑Free LSTM,CF‑LSTM)的多目标轨迹预测方法。提出了基于深度学习的多目标轨迹预测模型，利用轨迹序列数据，建立了基于目标距离关系的排斥力模型，进而设计了排斥力共享池(Replusion Pooling)，引入到LSTM中，成功构建了基于数据驱动的无碰撞轨迹预测网络。该模型能够适应不同场景，学习影响目标轨迹方向的因素，预测群体多个目标的轨迹。