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汽车技术·AutomobileTechnology

基于动态图注意力的车辆轨迹预测研究*

陈晓伟李煊鹏张为公

（东南大学，南京210096）

【摘要】

针对目前轨迹预测研究中交互建模方法使用的图注意力网络（GAT）为静态注意力，无法有效捕捉复杂道路场

景中车辆间交互的问题，提出了一种基于编码器-解码器架构的动态图注意力网络（ED-DGAT）预测高速公路环境中运动

车辆的未来轨迹。编码模块使用动态图注意力机制学习场景中车辆间的空间交互，采用状态简化动态图注意力网络建模

解码阶段车辆运动的相互依赖，最后使用NGSIM数据集评估所提出的模型，并与长短时记忆（LSTM）、联合社交池化与长短

时记忆（S-LSTM）、联合卷积社交池化与长短时记忆（CS-LSTM）算法模型进行对比分析，结果表明，预测轨迹的均方根误差

（RMSE）降低了25%，且模型的推理速度为CS-LSTM模型的2.61倍。

主题词：轨迹预测注意力机制图神经网络多目标交互

中图分类号：U461.91文献标志码：ADOI:10.19620/ki.1000-3703

ResearchonVehicleTrajectoryPredictionBasedonDynamicGraph

Attention

ChenXiaowei,LiXuanpeng,ZhangWeigong

（SoutheastUniversity,Nanjing210096）

【Abstract】Incurrentresearchonvehicletrajectoryprediction,theexistingGraphAttentionNetwork(GAT),whichis

basedonastaticattentionmechanism,failstoeffectivelycaptureinteractionsbetweenvehiclesincomplexroadconditions.

Toaddressthisissue,thispaperproposedanEncoder-DecoderDynamicGraphAttentionNetwork(ED-DGAT)topredict

futuretrajectoriesofhighwayvehicles.Inthismodel,theencodingmoduleincorporatesadynamicgraphattention

mechanismtolearnspatialinteractionsamongvehicles.Simultaneously,asimplifieddynamicgraphattentionnetworkis

adoptedtomodeltheinterdependenciesofvehiclemovementsduringthedecodingphase.Thispaperevaluatedthe

proposedalgorithmusingtheNGSIMdatasetandconductedcomparativeanalysiswithothermodelssuchasLSTM,Social-

LSTM(S-LSTM),andCS-LSTM.TheresultsshowthattheRootMeanSquaredError(RMSE)ofpredictedtrajectoryhas

beenreducedby25%,andtheinferencespeedis2.61timesoftheCS-LSTMmodel.

Keywords:Trajectoryprediction,Attentionmechanism,Graphneuralnetw