一种基于多头注意力机制的露天矿区车辆轨迹预测方法

本发明涉及一种基于多头注意力机制的露天矿区车辆轨迹预测方法，属于露天矿区无人驾技术领域，本发明利用露天矿区栅格地图及获取到的目标车辆和周围车辆的数据，基于卷积神经网络对栅格地图空间特征进行提取，基于特征金字塔对交互车辆的特征进行提取，再基于多头注意力机制对提取到的栅格地图空间特征及交互车辆时序信息特征进行融合，最后实现对目标车辆多模态预测轨迹的解码输出，充分融合了场景的背景信息和车辆之间的交互信息，更好的捕捉车辆与车辆、车辆与环境之间的联系，相较于传统的基于物理的方法，能够在长时的预测范围内保持更高的预测精度，为智能矿山建设提供强有力的支持。