声明
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 选题意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 无人驾驶技术研究现状
1.3.2 目标车辆行为识别研究现状
1.3.3 目标车辆预测方法研究现状
1.4 目前存在的问题
1.5 本文的研究内容
第二章 车辆行为数据集的建立
2.1 车辆轨迹数据集
2.1.1 NGSIM数据集介绍
2.1.2 NGSIM数据后处理
2.1.3 HighD数据集介绍
2.1.4 数据集对比
2.2 车辆行为数据集
2.2.1 车辆行为分类
2.2.2 行为标签制定
2.2.3 轨迹片段坐标系
2.2.4 邻居车辆信息提取
2.2.5 车辆行为数据集
2.3 本章小结
第三章 基于HMM-MLP复合模型的车辆行为识别方法
3.1相关算法阐述
3.1.1隐马尔可夫模型(HMM)介绍
3.1.2 多层感知器(MLP)介绍
3.2周边车辆行为识别模型设计
3.2.1 建模分析
3.2.2 HMM观测变量选择
3.2.3 HMM模型参数制定
3.2.4 HMM模型参数训练
3.2.5 MLP模型输入
3.2.6 MLP模型训练
3.3 行为识别结果及分析
3.3.1行为识别效果
3.3.2行为识别算法整体表现
3.3.3 定量和定性分析
3.4 本章小结
第四章 基于注意力机制的车辆行为及轨迹预测方法
4.1 相关算法阐述
4.1.1 长短时记忆网络(LSTM)算法介绍
4.1.2 LSTM编码器-解码器与注意力机制
4.1.3 Convolutional Social LSTM算法介绍
4.2 基于注意力机制的车辆行为及轨迹预测方法
4.2.1基于注意力机制的车辆行为及轨迹预测网络结构
4.2.2 模型训练
4.3 预测结果及分析
4.3.1 行为及轨迹预测效果
4.3.2预测结果对比
4.3.3定量和定性分析
4.4本章小结
第五章 识别及预测算法实车实验
5.1无人驾驶平台简介
5.2硬件平台介绍
5.2.1 感知及定位系统
5.2.2 数据传输中心
5.2.3 决策系统
5.2.4 控制系统
5.3 周边车辆行为识别及预测算法的应用
5.3.1测试路段及可视化
5.3.2 周边车辆行为识别实车实验
5.3.3 周边车辆行为及轨迹预测实车实验
5.4本章小结
第六章 总结与展望
6.1全文总结
6.2创新点
6.3研究展望
参考文献
致谢
攻读学位期间参加的科研项目及学术成果
江苏大学;
