标题：基于车道图和模仿学习的轨迹预测研究
作者：金彦亮 陈立尧
作者单位：上海大学通信与信息工程学院，上海 200444
关键字：自动驾驶；轨迹预测；深度学习；图神经网络；模仿学习
摘要：轨迹预测是自动驾驶中的重要挑战，涉及场景复杂性和未来轨迹的多模态分布问题。提出了基于上下文图注意层的新颖轨迹预测模型LIMTP，通过Sparsemax和多头注意力机制提升信息捕捉能力，并结合路径选择策略和多模态解码模块优化预测性能。在nuScenes数据集上的实验表明，LIMTP在准确性和多样性上均优于现有方法，生成的轨迹符合车道约束并与实际路径高度一致，展现出在复杂驾驶场景中的广泛应用潜力。