基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统

本发明公开了一种基于多模态轨迹预测的长时域行车风险辨识方法及系统，包括统一向量化处理获得目标车辆及其相邻车辆的时空特征表示；输入分层交互特征提取网络，获得全局层次多尺度交互特征；输入联合模型，并得到目标车辆的多模态行驶意图分布，从中选取高概率候选意图目标点；计算目标车辆在未来各时刻的加速度与前轮转角分布参数，并输入车辆运动学模型得到目标车辆的未来轨迹坐标，生成高质量多模态预测轨迹集；计算综合行车风险场，依据该风险场辨识未来时域内的行车风险分布，规划合适的车辆路径。本发明通过基于多模态轨迹预测构建综合行车风险场，实现定量辨识未来预测时域内行车环境的不确定性与潜在风险分布。