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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