一种轻量级多模态车辆轨迹预测算法

针对自动驾驶汽车车载嵌入式计算平台存储和计算资源有限、车辆未来轨迹具有不确定性、周围环境信息复杂多变的问题,提出了一种基于MobileNeXt搭建的轻量级多模态车辆轨迹预测算法(CAM-MobileNeXt)。首先,利用MobileNeXt轻量级框架,构建了参数量和计算量均较少的车辆轨迹预测模型;其次,通过将单模态轨迹预测调整为多模态轨迹预测,以预测目标车辆可能存在的多条未来轨迹;最后,引入注意力机制,使其具备从众多输入信息中筛选出重要信息的能力,从而高效分配有限的存储和计算资源。在L5级别自动驾驶车辆轨迹数据集Lyft上开展轨迹预测实验,结果表明：所提算法具备较低的参数量和计算量,预测性能优于Lyft基线方法ResNet50;与MobileNeXt相比,所提算法在Lyft数据集上的损失值降低了11.9%,最终位移误差降低了7.4%,平均位移误差降低了11.4%。所提算法适合部署在自动驾驶汽车的车载嵌入式计算平台上,在对自动驾驶汽车的周围车辆进行准确多模态轨迹预测,以保证自动驾驶汽车安全行驶方面具有良好的应用前景。