[发明专利]基于深度神经网络的车辆换道轨迹实时预测方法有效
| 申请号： | 201911195156.9 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN112863245B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 郭唐仪;郭玉洁;吴军;丁俊杰;周钰汀;朱永璇;李智意 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G08G1/16 | 分类号： | G08G1/16;G06N3/08;G08G1/01;G06V20/58;G06V20/40 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的换道过程轨迹预测方法获取换道车辆和跟驰车辆运行参数和车辆轨迹；建立HMM换道决策模型，进行驾驶员换道决策阶段的训练；建立换道执行模型，进行驾驶员换道执行阶段的训练；对采集到的车辆实时数据，运用训练好的HMM模型判断驾驶员是否处于换道状态；如果识别出车辆状态为换道状态，用训练好的深度神经网络进行换道车辆轨迹预测。本发明提高了车辆换道轨迹的预测精度，有利于分析碰撞危险，提高行车安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 车辆 轨迹 实时 预测 方法 | ||
【主权项】：
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