一种基于时空图注意力融合的车辆轨迹预测方法和系统

本发明涉及智能交通技术领域，公开了一种基于时空图注意力融合的车辆轨迹预测方法和系统；方法包括：收集车辆的历史轨迹数据；将双向长短期记忆网络作为编码器对位移序列进行双向编码，得到车辆的时序特征；引入图注意力网络，将车辆视为图的节点，基于中心位置构建稀疏边索引，通过多层图注意力卷积并基于车辆的时序特征，得到车辆的空间特征；将车辆的时序特征和空间特征融合后，输入编码器进行全局注意力计算；对编码器的输出特征进行解码，注入模态嵌入和位置编码，生成多模态未来轨迹预测。本发明通过协同合并时间和空间处理，可以更准确地预测车辆轨迹，尤其是在复杂的交通场景中。