【摘 要】
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为提升自动驾驶汽车准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力，提出一种基于单双向长短时记忆(MB-LSTM的行为意图识别及交通车辆轨迹预测模型。该模型中行为意图识别模块输出被预测车辆车道保持、左换道、右换道、加速左换道和加速右换道的概率；交通车辆轨迹预测模块结合上下文向量和行为意图信息预测未来坐标和速度信息。通过HighD数据集对模型进行训练、验证与测试。验证结果表明：基于环境交互信息构建的车辆预期轨迹
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51775236,51675224,U1564214）；
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为提升自动驾驶汽车准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力，提出一种基于单双向长短时记忆(MB-LSTM的行为意图识别及交通车辆轨迹预测模型。该模型中行为意图识别模块输出被预测车辆车道保持、左换道、右换道、加速左换道和加速右换道的概率；交通车辆轨迹预测模块结合上下文向量和行为意图信息预测未来坐标和速度信息。通过HighD数据集对模型进行训练、验证与测试。验证结果表明：基于环境交互信息构建的车辆预期轨迹预测模型在预测长时域轨迹时具有较高的精度。
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