信息物理孪生概率化周车交互式预测模型识别方法

本申请涉及自动驾驶应用技术领域，特别涉及一种信息物理孪生概率化周车交互式预测模型识别方法，包括：在概率化周车交互预测模型的建立阶段，利用预设数据集对概率化周车交互预测模型参数进行拟合，得到初始化后的概率化周车交互预测模型参数和初始化后目标车辆的意图参数，在概率化周车交互预测模型的运行阶段，基于预设参数与意图更新算法和预设更新触发机制，利用实时感知数据对概率化周车交互预测模型参数、目标车辆的意图和不确定性进行更新。由此，解决了现有技术难以对长时域交互预测中的复杂不确定性进行有效建模和实时更新的问题，能够在更长时域内进行周车交互行为预测，同时提供明确的交互依据。