基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测

包智鹏; 支永帅; 张素民; 何睿

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基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测

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在复杂交通环境中行驶的智能汽车需要预测未来周围车辆的动向,为了提升智能汽车快速且准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力,设计了一种基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测模型.模型由BiGRU编码器、交互卷积池化层和GRU解码器组成,能够预测未来5s车辆多模态驾驶行为的概率和多模态驾驶行为对应的轨迹分布.试验结果表明,相较于其他基于深度学习的模型,该模型在预测长时域轨迹时的RMSE损失和NLL损失更低,具备更高的准确率.

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来源
《大连理工大学学报》 |2021年第3期|246-254|共9页
作者
包智鹏; 支永帅; 张素民; 何睿;
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作者单位

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林长春 130025;

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林长春 130025;

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林长春 130025;

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室吉林长春 130025;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类汽车的安全性;
关键词
车辆工程; 驾驶行为预测; 轨迹预测; BiGRU; 车辆交互;

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