基于图神经网络的交互车辆驾驶意图识别及轨迹预测

为实现周围车辆行驶轨迹的准确预测,运用深度学习方法,设计了一种基于图神经网络与门控循环单元（GRU）的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型。驾驶意图识别模型将车-车间的交互关系构造成时空图,运用图神经网络学习其交互规律,并利用Softmax函数计算出不同驾驶意图的概率;轨迹预测模型采用编码-解码的GRU网络,编码器将车辆历史轨迹信息进行编码并融合识别的驾驶意图信息,再通过解码器实现轨迹预测。最后采用NGSIM数据集对模型进行训练和验证,结果表明：所提出的模型能够更好地识别车辆的驾驶意图,且考虑驾驶意图的车辆轨迹预测模型能够有效提高预测精度。