تنبؤ مسار المركبات التفاعلي للطرق السريعة بناءً على آلية انتباه الرسم البياني

يعد التنبؤ الدقيق بالمسار أمرًا حيويًا للمركبات الذاتية التشغيل التي تعمل في ظروف المرور في العالم الحقيقي، ويمكن أن يساعدها على اتخاذ القرارات الصحيحة لضمان السلامة على الطريق. ومع ذلك، فإن الطرق المتطورة تعتمد على معلومات محدودة حول الحركة التاريخية للمركبات. في الطرق السريعة، يقوم السائقون بتقييم قراراتهم المقبلة بناءً على سلوك المركبات المحيطة. وبالتالي، تحتاج المركبات إلى مراعاة التفاعلات الزمنية والمكانية لتقليل خطر التصادمات المستقبلية. في العمل الحالي، تم اقتراح طريقة لتنبؤ المسار وفقًا لآلية انتباه الرسم البياني. نضيف المعلومات المطلقة والنسبية للحركة الخاصة بالمركبات إلى مدخلات النموذج لوصف حالات الحركة الماضية للمركبات بدقة أكبر. يتم استخدام نماذج LSTM لمعالجة المعلومات التاريخية للحركة الخاصة بالمركبات، بالإضافة إلى الروابط الزمنية في التفاعلات. يتم تطبيق آلية انتباه الرسم البياني لالتقاط الروابط المكانية بين المركبات. من خلال استخدام مشفر مُستند إلى إطار عمل LSTM، يتم توليد توزيع المسار المستقبلي. تثبت التقييمات على مجموعات بيانات NGSIM US-101 و I-80 تفوق نهجنا على خوارزميات الحالة المتطورة الحالية. علاوة على ذلك، يتم تحليل توقعات نموذجنا.