基于门控循环单元和Transformer的车辆轨迹预测方法※

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【摘要】为增强自动驾驶车辆对动态环境的理解能力及其道路行驶安全性，提出基于门控循环单元（GRU）和Transformer的车辆轨迹预测模型STGTF，使用GRU提取车辆的历史轨迹特征，通过双层多头注意力（MHA）机制提取车辆的时空交互特征，生成预测轨迹。试验结果表明，预测结果的均方根误差（RMSE）平均降低7.3%，STGTF在短期预测和长期预测方面均有不同程度的提升，验证了模型的有效性。（剩余14191字）

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