基于拓扑辫群与Transformer的车辆轨迹预测方法
Trajectory prediction for autonomous vehicles based on topological braid group and transformer
北京联合大学 智慧城市学院, 北京 100101
摘要
自动驾驶中多智能体的轨迹预测需准确建模其复杂交互行为，而现有方法常缺乏对此类行为模式及其交互关系的结构化表征。针对该问题，提出了一种基于拓扑辫群与Transformer的车辆轨迹预测方法BGT。该方法首先采用相对位移进行矢量化场景编码，确保平移不变性；进而构建分层Transformer架构，通过旋转不变的局部注意力模块提取细粒度交互特征，并利用几何感知的全局模块捕获长程依赖。其核心创新在于引入拓扑辫群理论，将轨迹间的交互抽象为辫群结构，形式化表征主动超车与被动避让等基本交互模式，从而避免轨迹冲突并增强预测的可解释性。在Argoverse运动预测数据集上的实验表明，BGT在最小平均位移误差(minADE)与最小最终位移误差(minFDE)指标上优于现有先进方法，验证了其有效性。
关键词
基金项目
中国计算机学会开放课题(CCFIS2019-01-01)
北京联合大学课题(ZK10202403)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0420
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
杨子旋, 戴庆龙, 秦广军, 等. 基于拓扑辫群与Transformer的车辆轨迹预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0420. (Yang Zixuan, Dai Qinglong, Qin Guangjun, et al. Trajectory prediction for autonomous vehicles based on topological braid group and transformer [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0420. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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