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作者：张新锋;赵娟;刘国华;刘鹏菲;
单位：长安大学汽车学院;新疆农业大学交通与物流工程学院;
摘要：为有效提取高速交通场景下车辆间的交互特征，从而准确预测动态障碍轨迹，基于编-解码框架，提出基于图时空注意力的多车交互轨迹预测模型。结合斥力场和图模型建立车-车图交互场，利用节点和邻接特征矩阵表征车辆之间的动态交互，通过图空间注意力和时间多头注意力提取深层时空交互，获取图时空融合编码；将车辆横纵向行为意图独热编码与其拼接，实现目标车辆多模态轨迹预测。利用NGSIM数据集进行验证，相较于其他6种模型，该模型RMSE和NLL值最低；通过消融实验进一步验证图交互场的有效性，结果表明，该模型能够有效提高车辆轨迹预测精度。
基金资助：陕西省重点研发计划项目资助（2022GY-303）;; 西安市科技计划项目资助（2022GXFW0152）
