Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert.
Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden.
Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden.
In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht
