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摘要
摘要
车辆轨迹预测对提升自动驾驶行驶决策质量、精确路径规划及应对复杂道路状况
至关重要。传统物理模型与机器学习方法在处理复杂场景和长期预测时准确度受限。
相比之下，深度学习方法在车辆轨迹预测中展现出显著优势。然而，现有深度学习模
型仍存在车辆交互关系建模不充分、预测输出多样性欠缺以及场景信息利用率低等问
题。本文以解决上述问题为目标，从时空交互角度对车辆历史轨迹运用深度学习进行
建模，并对现有模型进行创新性改进，主要研
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