基于长短时记忆网络的路口转向意图预测

摘要

提出了通用路口车辆行驶意图预测模型,对其他交通参与者在路口的转向意图进行预测.根据驾驶场景对真实数据集NGSim(Next Generation Simulation)进行特征选择与数据提取,然后使用长短时记忆(LSTM)网络进行通用模型训练.结果 表明:该模型可以在停车线前10 m预测出车辆是左转、右转,还是继续直行,预测正确率为92.3％.