【摘 要】
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现有的车辆轨迹预测大多是单目标轨迹预测,无双向交互和关系推理,不能实现混合实体的交互建模。针对上述问题,结合强化学习的Q-learning算法和深度学习的LSTM网络,设计一个完
【基金项目】
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广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0373),广西哲学社会科学规划研究课题(15DGL001)。
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现有的车辆轨迹预测大多是单目标轨迹预测,无双向交互和关系推理,不能实现混合实体的交互建模。针对上述问题,结合强化学习的Q-learning算法和深度学习的LSTM网络,设计一个完全可扩展的轨迹预测模型Q-LSTM。该模型中,LSTM网络捕获了车辆轨迹的时间特性,而Q-learning算法则表示了多车辆的交互过程,因此Q-LSTM模型可以实现随机数量车辆多交互建模,并且在长期交互车辆轨迹预测中保证精确度。另外模型中考虑了车辆长宽与坐标之间的关系,避免出现异常的碰撞现象,适合用于多类型车辆轨迹预测的场景。在公
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