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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明提出一种基于改进transformer模型的车辆驾驶意图预测方法，具体步骤：1进行数据集预处理；提取主车目标车辆和周围车辆的轨迹与行驶特征，提取道路环境信息；设置虚拟车辆保持数据一致性。2采取固定时间长度5s提取换道样本和保持直行样本，基于不同时间长度重构样本集并划分为训练集和测试集。3选择主车行驶信息和周车交互信息作为输入数据，构建驾驶意图预测模型，结合输入数据与预测模型对左换道、右换道、保持直行三种驾驶意图进行预测。本发明面向自动驾驶基于感知范围内的短时数据进行驾驶意图预测任务，与现有技术相比，所提方法进一步考虑了道路环境信息，采取改进的trasnformer模型深入挖掘数据特征，可准确预测车辆的驾驶意图。
主权项：1.一种基于改进transformer模型的车辆驾驶意图识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1对数据进行预处理；将目标车辆记为主车，提取主车和周围车辆的位置与行驶特征，提取道路环境信息；针对周围车辆不满足需求情况，设置虚拟车辆保持数据一致性；步骤2采取固定时间长度从步骤1处理后的数据中提取换道样本和直行样本；重构不同时间长度的样本集，按照比例分别对各样本集进行训练集和测试集的划分；步骤3选择主车行驶信息和周车交互信息作为输入，构建基于改进transformer的驾驶意图预测模型，结合选定的输入数据和驾驶意图预测模型对车辆左换道、右换道、保持直行三种驾驶意图进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于改进transformer模型的车辆驾驶意图预测方法
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