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申请/专利权人：江苏大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118013856A
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;G06F30/15;G06N3/042;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于HM‑TRW和HAGENN结构搜索的应急救援自动驾驶车辆碰撞风险预测方法及系统，将应急救援车辆与周边运动对象之间的关系抽象为动态异构图，利用HM‑TRW捕获各周边运动对象和各种交互关系的重要性、动态性，并与各周边运动对象的原始特征融合，然后输入HAGENN进行碰撞风险预测，其将动态异构图嵌入的方法应用于层次注意神经网络进一步学习周边运动对象的异构特性和动态变化规律；在计算不同层次的注意力时，采取定位空间确定注意力的应用位置并采用参数化空间搜索注意力函数，并引入多阶段微分搜索加速以上搜索过程。本发明能更加全面和准确地预测急救援自动驾驶车辆运行过程中的碰撞风险。
主权项：1.基于HM-TRW和HAGENN结构搜索的应急救援自动驾驶车辆碰撞风险预测方法，其特征在于：数据集构建：在实车实验中，通过数据采集装备采集自车数据、周边运动对象数据，对所述数据进行预处理后存入数据库中；碰撞风险预测模型搭建：利用采集的自车数据和周边运动对象数据构建动态异构图，由高阶记忆引导时间随机游走算法学习动态异构图的异构特性和动态变化规律，得到的各周边运动对象的节点表示，随后被馈送到层次注意图嵌入神经网络进行碰撞风险的预测；模型训练：将数据库中的训练集和验证集分别输入碰撞风险预测模型，优化模型参数；模型测试：利用数据库中的测试集对训练好的碰撞风险预测模型进行测试，根据测试结果评估和分析模型预测性能；碰撞风险预测：实时采集应急救援自动驾驶车辆的数据及周边运动对象数据，输入测试后的碰撞风险预测模型，实现碰撞风险的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 基于HM-TRW和HAGENN结构搜索的应急救援自动驾驶车辆碰撞风险预测方法及系统
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