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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247956A
主分类号：G08G1/01
分类号：G08G1/01;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/049;G06N7/01
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开一种周车轨迹预测方法、设备、介质及产品，涉及自动驾驶技术领域，方法包括：对历史轨迹数据集中每条路径参考线，采用蒙特卡洛模拟法和五次多项式方法生成后验轨迹簇；根据后验轨迹簇确定每条路径参考线的后验轨迹分布参数，并将后验轨迹分布参数作为标签数据；以每条路径参考线中起点状态的时间序列为输入，后验轨迹分布参数为输出训练神经网络，得到轨迹分布参数预测模型；将目标车辆起点状态的时间序列输入轨迹分布参数预测模型，得到目标车辆的邻车的预测轨迹分布参数；根据预测轨迹分布参数确定目标车辆的周围车辆的预测轨迹。本发明提高了周围车辆的预测轨迹的准确性，进而提高了自动驾驶的行车的安全性。
主权项：1.一种周车轨迹预测方法，其特征在于，包括：对历史轨迹数据集中每条路径参考线，采用蒙特卡洛模拟法和五次多项式方法生成后验轨迹簇；根据所述后验轨迹簇确定每条路径参考线的后验轨迹分布参数，并将后验轨迹分布参数作为标签数据；以每条路径参考线中起点状态的时间序列为输入，后验轨迹分布参数为输出训练TCN-Transformer网络，得到轨迹分布参数预测模型；将目标车辆起点状态的时间序列输入所述轨迹分布参数预测模型，得到所述目标车辆的邻车的预测轨迹分布参数；所述目标车辆为自动驾驶车辆的周车之一。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种周车轨迹预测方法、设备、介质及产品
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