基于记忆网络和编码器-解码器模型的车辆轨迹预测方法

摘要

本发明公开了一种基于记忆网络和编码器‑解码器模型的车辆轨迹预测方法，包括如下步骤：步骤1，利用长短时记忆网络搭建目标车辆换道行为识别模型，基于车辆及周围车辆的状态信息，对目标车辆的换道概率进行计算；步骤2，在步骤1中建立的模型中增加一个可变的决策阈值形成新的模型，用以对原有模型进行实时修正；步骤3，基于编码器‑解码器模型搭建车辆轨迹预测模型，按步骤2的模型来计算目标车辆的换道概率PnV1(t)。本发明的基于记忆网络和编码器‑解码器模型的车辆轨迹预测方法，在模型中引入了运动学计算层，能够更好的预测目标车辆的轨迹。