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A Road-Aware Neural Network for Multi-step Vehicle Trajectory Prediction

  • 2018
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Jingze Cui
Xian Zhou
Yanmin Zhu
Yanyan Shen
Erschienen in
Database Systems for Advanced Applications
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Multi-step vehicle trajectory prediction has been of great significance for location-based services, e.g., actionable advertising. Prior works focused on adopting pattern-matching techniques or HMM-based models, where the ability of accurate prediction is limited since patterns and features are mostly extracted from historical trajectories. However, these methods may become weak to multi-step trajectory prediction when new patterns appear or the previous trajectory is incomplete.
In this paper, we propose a neural network model combining road-aware features to solve multi-step vehicle trajectory prediction task. We introduce a novel way of extracting road-aware features for vehicle trajectory, which consist of intra-road feature and inter-road feature extracted from road networks. The utilization of road-aware features helps to draw the latent patterns more accurately and enhances the prediction performances. Then we leverage LSTM units to build temporal dependencies on previous trajectory path and generate future trajectory. We conducted extensive experiments on two real-world datasets and demonstrated that our model achieved higher prediction accuracy compared with competitive trajectory prediction methods.

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Titel
A Road-Aware Neural Network for Multi-step Vehicle Trajectory Prediction
Verfasst von
Jingze Cui
Xian Zhou
Yanmin Zhu
Yanyan Shen
Copyright-Jahr
2018
Buch
Database Systems for Advanced Applications

Print ISBN: 978-3-319-91451-0

Electronic ISBN: 978-3-319-91452-7

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-91452-7_45
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