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导读 本文介绍了一种名为EMSIN(增强型多流交互网络)的车辆轨迹预测方法。该方法通过建模场景组件之间的复杂交互关系，提高了轨迹预测的准确性。论文的主要贡献包括设计了新的轨迹感知机制、动态自适应图卷积网络,以及基于模糊理论的评估指标。实验结果表明该方法在L5kit和nuScenes两个数据集上都取得了优异的表现。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题：EMSIN: Enhanced Multi-Stream Interaction Network for Vehicle Trajectory Prediction 论文作者： Yilong Ren ; Zhengxing Lan ; Lingshan Liu ; Haiyang Yu 论 文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10418557 在当今自动驾驶技术发展中，自动驾驶车辆(AV)被寄予厚望，期待它能重塑未来的交通模式。要实现安全导航，AV必须能够准确预测周围交通参与者的未来运动轨迹。这种预测能力对于下游的运动规划和决策至关重要，因为它能帮助自动
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