[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

说明书

本申请涉及智能体位置预测技术领域，特别涉及一种多智能体的位置预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取智能体的历史数据，其中，历史数据包括至少一帧数据；根据历史数据获取智能体在每帧数据中的历史坐标，并基于历史坐标生成智能体的历史坐标矩阵；根据历史数据获取智能体在每帧数据中的全局态势图，并基于全局态势图和历史坐标提取智能体周围的空间态势值，并利用历史坐标矩阵和空间态势值预测得到智能体在当前时刻之后的至少一个预测位置。由此，解决了相关技术中基于物理模型进行多智能体的位置预测，预测的准确性及通用性较差，无法为智能体的决策提供可靠的依据等问题。

技术领域

本申请涉及智能体位置预测技术领域，特别涉及一种多智能体的位置预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

智能体是指由人工或者智能算法控制的车辆、移动单元等具有机动能力的单元，在一些复杂的场景中，往往需要预测周围智能体的位置变化，并基于位置预测结果制定有效的决策和行动方案。其中，多智能体的位置预测，是指在智能体的行为发生变化之前，对其状态和环境信息进行预测的过程。

相关技术中通常是利用运动学模型、非时序简单机器学期模型或时序神经网络预测模型等物理模型进行多智能体的位置预测。然而，利用运动学模型预测的方式不符合常速度等假设是，预测性能较差；利用非时序简单机器学期模型预测的方式无法处理强交互场景的预测行为，复杂场景预测性能差；利用时序神经网络预测模型进行预测的方式缺乏对不同场景的通用性，对环境态势数据利用度不足。

因此，相关技术中的预测方式预测的准确性及通用性较差，无法为智能体的决策提供可靠的依据。

发明内容

本申请提供一种多智能体的位置预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中基于物理模型进行多智能体的位置预测，预测的准确性及通用性较差，无法为智能体的决策提供可靠的依据等问题。

本申请第一方面实施例提供一种多智能体的位置预测方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。