一种基于时空交叉注意力机制的多模态车辆轨迹预测方法

本发明涉及一种基于时空交叉注意力机制的多模态车辆轨迹预测方法，属于车辆轨迹预测领域。所述方法，包括：提取图像特征；将点云数据投影到图像坐标系得到多视角深度图，并划分块得到深度密集图，计算像素沿着不同轴以及每一个轴的不同方向的梯度并将所有梯度归一化处理得到多视角边缘深度图，将多视角深度图和多视角边缘深度图拼接得到融合的边缘深度融合特征；将图像特征与边缘深度融合特征进行融合，并通过深度估计生成时序BEV特征，并通过时空特征提取网络得到BEV特征；对BEV特征进行裁剪并采用双线性插值方法将其调整至统一的理想分辨率，利用残差块对BEV特征编码，通过运动预测头输出BEV特征的未来状态。