融合交互与地图拓扑的多样性车辆轨迹预测

黄铭轩; 刘颢; 陈炜; 王海鹏

doi:10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1234

广西大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (06) : 1234 -1244. DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2025.1234

融合交互与地图拓扑的多样性车辆轨迹预测

黄铭轩, 刘颢, 陈炜, 王海鹏

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摘要

为了应对城市密集交通环境中预测模式崩溃与多样性不足等挑战，提出一种全新的几何感知时空图神经网络模型。该模型的核心在于将一个知识驱动的异构图网络编码器与一个基于行列式点过程的训练目标相结合，其中，编码器通过专门设计的消息传递机制，将交通规则与物理先验知识融入网络结构，以实现对密集交通场景上下文的深度理解。同时，该模型引入自回归解码器以及行列式点过程作为多样性损失函数，从概率角度对集合多样性进行建模，显式地诱导模型生成语义不同且结构化的多模态轨迹。在INTERACTION数据集的大量实验证明，该方法能够保持高预测精度，同时显著提升了预测结果的多样性。