[发明专利]多智能体的位置预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多智能体的位置预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取智能体的历史数据，其中，所述历史数据包括至少一帧数据；

根据所述历史数据获取所述智能体在每帧数据中的历史坐标，并基于所述历史坐标生成所述智能体的历史坐标矩阵；

根据所述历史数据获取所述智能体在每帧数据中的全局态势图，并基于所述全局态势图和所述历史坐标提取所述智能体周围的空间态势值，并利用所述历史坐标矩阵和所述空间态势值预测得到所述智能体在当前时刻之后的至少一个预测位置；

所述基于所述全局态势图和所述历史坐标提取所述智能体周围的空间态势值，包括：

根据所述历史坐标标记所述智能体在所述全局态势图中的实际位置；

提取所述实际位置周围多个区域的态势值，对每个区域的态势值进行降维处理，以得到所述智能体的态势矩阵；

对所述态势矩阵进行池化处理，以得到所述智能体周围的空间态势值；所述对所述态势矩阵进行池化处理，以得到所述智能体周围的空间态势值，包括：计算所述态势矩阵中所有态势值的平均值，将所述平均值作为所述空间态势值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述历史坐标矩阵和所述空间态势值预测得到所述智能体在当前时刻之后的至少一个预测位置，包括：

将所述历史坐标矩阵和所述空间态势值输入至预设预测模型中，输出所述至少一个预测位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述历史坐标矩阵和所述空间态势值输入至预设预测模型中之前，还包括：

根据长短期记忆网络、残差机制和态势机制构建预测模型；

利用训练数据集对所述预测模型进行训练，并在训练结束后得到所述预设预测模型。

4.一种多智能体的位置预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取智能体的历史数据，其中，所述历史数据包括至少一帧数据；

生成模块，用于根据所述历史数据获取所述智能体在每帧数据中的历史坐标，并基于所述历史坐标生成所述智能体的历史坐标矩阵；

提取模块，用于根据所述历史数据获取所述智能体在每帧数据中的全局态势图，并基于所述全局态势图和所述历史坐标提取所述智能体周围的空间态势值；所述提取模块用于根据所述历史坐标标记所述智能体在所述全局态势图中的实际位置，提取所述实际位置周围多个区域的态势值，对每个区域的态势值进行降维处理，以得到所述智能体的态势矩阵，对所述态势矩阵进行池化处理，以得到所述智能体周围的空间态势值；所述提取模块进一步用于计算所述态势矩阵中所有态势值的平均值，将所述平均值作为所述空间态势值；

预测模块，用于利用所述历史坐标矩阵和所述空间态势值预测得到所述智能体在当前时刻之后的至少一个预测位置。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预测模块用于将所述历史坐标矩阵和所述空间态势值输入至预设预测模型中，输出所述至少一个预测位置。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

训练模块，用于在将所述历史坐标矩阵和所述空间态势值输入至预设预测模型中之前，根据长短期记忆网络、残差机制和态势机制构建预测模型，利用训练数据集对所述预测模型进行训练，并在训练结束后得到所述预设预测模型。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-3任一项所述的多智能体的位置预测方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-3任一项所述的多智能体的位置预测方法。