【摘 要】
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车辆运动轨迹的预测在车辆的自动驾驶与车联网技术中有着重要意义,通过预测轨迹可以判断车辆未来运动状态,避免发生碰撞。针对车辆换道轨迹的预测问题,提出了基于生成对抗网
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51578247)
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车辆运动轨迹的预测在车辆的自动驾驶与车联网技术中有着重要意义,通过预测轨迹可以判断车辆未来运动状态,避免发生碰撞。针对车辆换道轨迹的预测问题,提出了基于生成对抗网络的换道轨迹预测模型。通过实车实验,以城市道路中换道行为为实例,采用高精度GPS仪器采集车辆换道轨迹数据。在此基础上,建立基于生成对抗网络的轨迹预测模型,其中生成模型采用了LSTM的编码器-解码器结构,通过输入给定的历史换道轨迹,经解码器生成预测时段换道轨迹。判别模型通过搭建基于MLP的神经网络,将生成的预测轨迹与目标轨迹进行多重判别,并通过联合
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