Een Dynamisch Redeneringskader voor Intentie en Trajectvoorspelling bij Lane-Changes van Meerdere Voertuigen

Gepubliceerd 14 July 2026

Deze studie introduceert een dynamisch scene graph attention framework dat de lane-change intentie en toekomstige trajecten van relevante voertuigen binnen een verkeersscene voorspelt. In tegenstelling tot bestaande methoden, die vaak alleen op één doelvoertuig zijn gericht, modelleert dit framework voertuigen als knooppunten in een tijdsafhankelijk interactiegrafiek. Experimentele resultaten op verschillende datasets tonen significante verbeteringen in nauwkeurigheid en coherentie van voorspellingen, met een intention prediction accuracy van meer dan 90% en een aanzienlijke vermindering van de RMSE voor trajecten. Dit onderzoek biedt een geavanceerde aanpak voor veilige bewegingsplanning in autonome voertuigen.