公开(公告)号：CN119294673A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411420233.7

申请日：2024-10-12

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 张天慈 ,  吴秀萍 ,  渠基顺 ,  丛玮 ,  王崴崴 ,  孙嵩松 ,  田杰 ,  徐晓美 ,  万茂松

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的路径依赖轨迹预测方法、介质及产品，方法包括获取参考路径，基于轨迹预测神经网络，输入对齐的参考路径数据点，输出待预测物体下一时刻的轨迹预测结果，对轨迹预测结果随机采样得到轨迹数据点；轨迹预测神经网络的训练方法包括获取理想路径和实际运行轨迹，进行处理，得到参考路径序列和轨迹输入数据序列，确定轨迹输入数据序列中的当前时刻的数据点所在的路径中线对应的参考数据点，得到对齐的参考路径数据序列；将轨迹输入数据序列和对齐的参考路径数据序列作为训练集，训练得到有效的轨迹预测神经网络参数，本发明解决了现有技术中因建模误差和较高计算复杂度所带来的不足。