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基于端到端学习机制的高速公路行驶轨迹曲率预测

     

摘要

本文中基于端到端学习机制进行了高速公路场景下的车辆行驶轨迹预测.首先,为量化表达行驶轨迹,并对预测结果进行合理评价,建立了行车轨迹曲率预测模型与评价体系.然后,针对端到端的行驶轨迹曲率预测训练集中驾驶员行为决策的不确定性导致性能不佳的问题,采用场景切分和特征预提取的方法进行优化和实车试验验证.结果表明,该方法提高了高速公路行驶轨迹预测的准确性和可靠性.

著录项

  • 来源
    《汽车工程》|2018年第12期|1494-1499|共6页
  • 作者单位

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

    汽车安全与节能国家重点实验室,智能新能源汽车协同创新中心,清华大学汽车工程系,北京 100084;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    智能汽车; 端到端学习机制; 轨迹预测; 场景切分; 特征预提取;

  • 入库时间 2023-07-25 15:25:43

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