16、基于Transformer的轨迹预测技术解析

基于Transformer的轨迹预测技术解析

1. 模型概述

在轨迹预测领域，有这样一种模型，它的Goformer解码器灵活且准确，能生成自然且精确的预测结果。其相关公式如下：
[PSA (Q, K_a, V_a) = Softmax\left(\frac{QK_a^T}{\sqrt{d_k}}\right)V_a]
这里的 (K_a) 和 (V_a) 是与潜在变量投影相连的增强后的 (K) 和 (V)。

1.1 损失函数

该模型采用综合损失函数进行轨迹预测，包含四个部分：
- 位置损失 ：指预测轨迹与实际轨迹的位置差异，可使用均方误差等测量方法计算。
- 速度损失 ：预测轨迹与实际轨迹的速度差异，通过计算两者速度差及其平方来计算。
- 目标损失 ：预测轨迹与实际轨迹目标点的差异，计算目标点差及其平方得到。
- KL散度损失 ：预测轨迹与实际轨迹概率分布的差异，使用KL散度计算。

综合损失函数公式为：
[L = L_{L2}(\hat{Y}, Y) + \lambda_V L_{L2}(\hat{V}, V) + \lambda_I L_{L2}(\hat{I}, I) + \lambda_{KLD} KLD(Q_{\phi}(Z|X, Y) || P_{\theta}(Z|X))]
其中，(Y)、(V) 和 (I) 代表智能体的预测位移、速度和目标，(\hat{Y})、(\hat{V}) 和 (\hat{I}) 代表智能体的真