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一种面向行驶车辆的轨迹分类与预测方法 

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申请/专利权人:上海大学

摘要:本发明公开一种面向行驶车辆的轨迹分类与预测方法,包括根据车辆的不同运动状态分别建立基于不同运动模型的滤波器,并基于采集的车辆有效行驶数据设置滤波器的初始估计值和过程噪声;采用IMM算法将各滤波器组合成一个基于估计概率、估计状态向量及其相应的协方差矩阵的状态估计,得到滤波估计结果,IMM算法采用拓展卡尔曼滤波近似处理非线性运动;在非齐次Markov模型下,采用IMM结合EKF的方式,利用似然函数与状态转移概率更新运动模型概率;根据更新的状态转移概率,通过加权融合各滤波器估计值,得到车辆轨迹分类预测结果;可提高车辆轨迹分类的预测与跟踪精度。

主权项:1.一种面向行驶车辆的轨迹分类与预测方法,其特征在于,所述方法包括:根据车辆的不同运动状态分别建立基于不同运动模型的滤波器,并基于采集的车辆有效行驶数据设置滤波器的初始估计值和过程噪声;采用IMM算法将各所述滤波器组合成一个基于估计概率μj、估计状态向量及其相应的协方差矩阵Pj的状态估计,得到滤波估计结果,其中,所述IMM算法采用拓展卡尔曼滤波近似处理非线性运动;在非齐次Markov模型下,采用IMM结合EKF的方式,利用似然函数与状态转移概率更新运动模型概率;根据更新的状态转移概率,通过加权融合各滤波器估计值,得到车辆轨迹分类预测结。

全文数据:

权利要求:

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