摘要
本发明公开轨迹估计方法及设备。轨迹估计方法包括:从传感器中获取轨迹原始数据,通过双向神经网络预测当前时刻的轨迹观察数据;通过非线性滤波,基于上一时刻的轨迹数据的最优估计值,预测当前时刻的轨迹数据的先验估计值,基于上一时刻的最优估计协方差预测当前时刻的先验估计协方差;基于当前时刻的先验估计协方差更新当前时刻的卡尔曼增益,基于当前时刻的轨迹观察数据、当前时刻轨迹数据的先验估计值以及卡尔曼增益更新当前时刻的轨迹数据的最优估计值,基于当前时刻的卡尔曼增益以及先验估计协方差更新当前时刻的最优估计协方差。本发明可以有效捕捉车辆动态的前后文信息,提高轨迹预测的准确性,适合处理交通环境中车辆运动的非线性问题。
技术关键词
轨迹估计方法
双向神经网络
非线性滤波
数据
双向长短期记忆网络
无迹卡尔曼滤波
传感器
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