汽车技术2024,Issue(7) :1-8.DOI:10.19620/j.cnki.1000-3703.20230877

基于门控循环单元和Transformer的车辆轨迹预测方法

Vehicle Trajectory Prediction Method Based on GRU and Transformer

王庆荣 谭小泽 朱昌锋 李裕杰
汽车技术2024,Issue(7) :1-8.DOI:10.19620/j.cnki.1000-3703.20230877

基于门控循环单元和Transformer的车辆轨迹预测方法

Vehicle Trajectory Prediction Method Based on GRU and Transformer

王庆荣 1谭小泽 1朱昌锋 2李裕杰1
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作者信息

  • 1. 兰州交通大学,电子与信息工程学院,兰州 730070
  • 2. 兰州交通大学,交通运输学院,兰州 730070
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摘要

为增强自动驾驶车辆对动态环境的理解能力及其道路行驶安全性,提出基于门控循环单元(GRU)和Transformer的车辆轨迹预测模型STGTF,使用GRU提取车辆的历史轨迹特征,通过双层多头注意力(MHA)机制提取车辆的时空交互特征,生成预测轨迹.试验结果表明,预测结果的均方根误差(RMSE)平均降低7.3%,STGTF在短期预测和长期预测方面均有不同程度的提升,验证了模型的有效性.

Abstract

In order to enhance the understanding of the dynamic environment of autonomous vehicles and to improve road driving safety,this article proposed a vehicle trajectory prediction STGTF model based on the Gated Recurrent Unit(GRU)and Transformer that used the GRU to extract the historical trajectory features of vehicles,and used a two-layer Multi-Headed Attention(MHA)mechanism to extract the spatio-temporal interaction features of vehicles,generating the predicted trajectories.The experimental results show that the Root-Mean-Square Error(RMSE)of the predicted results decrease by 7.3%on average,STGTF model has different degrees of improvement compared with other existing methods for both short-term prediction and long-term prediction,proving validity of this model.

关键词

车辆轨迹预测/门控循环单元/Transformer/车辆交互/多头注意力机制

Key words

Vehicle trajectory prediction/Gated Recurrent Unit(GRU)/Transformer/Vehicle interaction/Multi-head attention mechanism

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基金项目

国家自然科学基金项目(71961016)

国家自然科学基金项目(72161024)

甘肃省教育厅"双一流"重大研究项目(GSSYLXM-04)

出版年

2024
汽车技术
中国汽车工程学会 长春汽车研究所

汽车技术

CSTPCD北大核心
影响因子:0.522
ISSN:1000-3703
参考文献量3
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