基于时空图神经网络的智能网联车换道决策建模方法

摘要

本发明涉及一种基于时空图神经网络的智能网联车换道决策建模方法,属于智能网联汽车控制技术领域，包括步骤获取车辆轨迹与运动参数的历史数据并生成特征向量；构建关联车辆的图结构并生成与图结构对应的图数据；构建时空图神经网络模型；对时空图神经网络模型进行训练和优化；利用模型进行实际换道决策。本发明引入图注意力单元，使得在车辆进行换道决策时，能够着重关注空间上对换道决策有重大影响的周围车辆状态，降低对其他非重要车辆的关注；同时引入门控循环单元，在车辆进行换道决策时，丢弃时间上重复且非重要信息数据，根据重要信息数据进行决策，从而有效提升决策效率。