【摘 要】
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行人作为重要的交通参与者，其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。本文基于注意力机制增强的长短时记忆（Long Short-term Memory，LSTM）网络，设计了一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征，以加强行人运动特征的表达，并将融合特征作为意图预测网络输入，继而得到行人意图；由于行人运动具有不确定性，本文将行人意图预测类别和
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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自然科学基金面上项目，基金编号51975194&51905161； 湖南省自然科学基金项目，基金编号2021JJ40067&2021JJ30121；
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行人作为重要的交通参与者，其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。本文基于注意力机制增强的长短时记忆（Long Short-term Memory，LSTM）网络，设计了一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征，以加强行人运动特征的表达，并将融合特征作为意图预测网络输入，继而得到行人意图；由于行人运动具有不确定性，本文将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入，以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外，在轨迹预测网络中引入注意力机制，以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用，从而提高网络的行人轨迹预测性能。本研究基于Daimler数据集进行训练及验证，测试结果表明：本文所提的多特征意图预测方法准确率可达96.0%，优于基于骨架单特征的意图预测网络；并在预测时域为1s的情况下，预测轨迹的位置均方根误差为347mm，相较于恒速度（Constant Velocity，CV）模型、交互多模型（Interacting Multiple Model，IMM）、常规LSTM等基线方法均有明显的提升。在实际场景分析中，本文提出的方法可提前0.56s识别行人的转弯意图，可为智能车辆的决策模块提供有益线索。此外，本文方法能够有效降低行人意图转变过程中的轨迹预测误差，对减小车辆与行人碰撞事故的发生，提高智能车辆行驶安全性具有重要意义。
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