基于异构图的轨迹预测：局部地图环境和社交互动

利用语义场景图、基于图像的地图特征以及锚路径生成，我们提出了一种改进的基于向量的轨迹预测方法，解决了交通参与者之间的复杂交互、地图背景和交通规则之间的挑战性问题，相较于基准模型 HoliGraph，我们的方法显示出明显的优势。

该研究提出了一种高效的轨迹预测模型，不依赖于交通地图，通过综合应用注意机制、LSTM、图卷积网络和时间变换器等技术，编码了单一代理的时空信息，并探索了多个代理之间的时空交互信息。该模型在性能上超过了现有无地图方法和大多数基于地图的最先进方法，并具有更快的推理速度。

LSTM 图卷积网络 时间变换器 注意机制 轨迹预测模型
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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