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MSMA: 连接与自主车辆环境中的多智能体轨迹预测与多源数据集成
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种通过多源数据融合的深度学习框架来预测周围车辆轨迹的方法，并利用矢量地图数据提供上下文信息。实验结果表明，数据源的集成能够提高对环境的理解，特别是在连接车辆市场渗透率高的情况下，显著提高了轨迹预测的准确性。
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关键要点
- 本研究提出了一种通过多源数据融合的深度学习框架来预测周围车辆轨迹的方法。
- 该方法包括自动驾驶车辆、连接车辆和人驾驶车辆的轨迹预测。
- 利用矢量地图数据提供上下文信息。
- 实验结果表明，数据源的集成能够提高对环境的理解。
- 在连接车辆市场渗透率高的情况下，显著提高了轨迹预测的准确性。
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