Model of predicting motion trajectory of connected vehicles based on informer algorithm

Model of predicting motion trajectory of connected vehicles based on informer algorithm
Zhao Dongyu1,2
Wang Zhijian1,2
Song Chenglong1,2
1. School of Electrical & Control Engineering, North China University of Technology, Beijing 100144, China
2. Beijing Key Laboratory of Intelligent Control Technology for Urban Road Traffic, Beijing 100144, China

摘要

Autonomous vehicle can calculate the movement track of surrounding vehicles according to the track prediction algorithm, and make response to reduce driving risk, while the traditional track prediction model will produce large errors in the case of long-term series prediction. To address this issue, this issue proposes a trajectory prediction model based on the Informer algorithm, and use the publicly available dataset NGSIM to conduct experimental analysison. Firstly, filter the original data by using symmetric exponential moving average method (sEMA) , and add a joint normalization layer to the original Informer encoder to extract features from different vehicles, reducing the motion error between different vehicles, and improving the prediction accuracy by considering the speed information of the vehicle itself and the vehicle movement information of the surrounding environment. Finally, get the vehicle trajectory distribution at the future time through the decoder. The results show that the trajectory prediction error of the model is less than 0.5m. Through the analysis of MAE and MSE results of trajectory prediction, after the prediction time exceeds 0.3s, the trajectory prediction effect of Informer model is obviously better than other algorithms, which verifies the effectiveness of the model and algorithm.

基金项目

国家自然科学基金项目(72071003)
北京市教育委员会科研计划项目(110052971921/023)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0375
出版期卷: 《计算机应用研究》 Accepted Paper, 2024年第41卷 第4期

发布历史

[2023-11-03] Accepted Paper

引用本文

赵懂宇, 王志建, 宋程龙. 基于Informer算法的网联车辆运动轨迹预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (4). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0375. (Zhao Dongyu, Wang Zhijian, Song Chenglong. Model of predicting motion trajectory of connected vehicles based on informer algorithm [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (4). (2023-12-13). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0375. )

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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