TrajMamba: 融入动态视觉感知的Mamba轨迹预测模型
TrajMamba: Mamba model with dynamic visual perception for trajectory prediction
北京建筑大学 机电与车辆工程学院, 北京 102616
摘要
针对复杂多车交互导致的轨迹多模态与不确定性，以及固定视野与长序列建模效率不足的问题，提出融合动态视觉感知与Mamba时间建模的轨迹预测框架TrajMamba。该框架由动态视野模块根据目标车辆速度自适应调整视野范围并对邻车加权，结合空间注意力与时间自注意力的时空注意力机制聚合交互，采用基于状态空间模型(state space model，SSM)的Mamba以线性时间复杂度建模历史序列，并由自适应长短期记忆网络(long short-term memory，LSTM)解码器生成多模态未来轨迹分布。基于NGSIM数据集的实验结果表明，TrajMamba在短期(1~3s)与长期(4~5s)预测任务中均显著优于现有方法，结果验证了该框架在复杂交通场景中的轨迹预测能力，为提升自动驾驶系统的安全性与决策能力提供可行方法与技术支撑。
基金项目
住房和城乡建设部科学技术计划项目(2022-K-079)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0467
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-23] 优先出版
引用本文
张雨丹, 周庆辉, 孙舜杰. TrajMamba: 融入动态视觉感知的Mamba轨迹预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0467. (Zhang Yudan, Zhou Qinghui, Sun Shunjie. TrajMamba: Mamba model with dynamic visual perception for trajectory prediction [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0467. )
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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