一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统

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一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统
申请号:CN202510116645
申请日期:2025-01-24
公开号:CN119682776B
公开日期:2025-10-24
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于预训练LLMs轨迹预测的车辆最佳换道时机提示方法和系统,属于智能驾驶和智能交通系统领域。本发明通过轨迹预测模块建立车辆运动轨迹数据并通过信息联合编码器生成信息联合编码特征向量;将联合编码特征向量通过预训练LLMs和多层向量机获得高级交互表征特征向量;建立多模态轨迹预测模块的长短期记忆神经网络,预测得到目标车辆及其周围车辆在未来时域内的轨迹信息;将未来轨迹信息输入换道意图预测模块,换道场景编码模块提取车辆变道意图特征;周车交互建模模块建模提取换道场景的上下文特征信息;换道意图输出模块输出最大的换道概率;如果目标车辆需要换道,通过换道最佳时机预测模块预测得到最佳的换道时机。
技术关键词
运动编码器 运动轨迹数据 意图 提示方法 长短期记忆神经网络 车辆运动轨迹 门控循环单元 智能交通系统 输出模块 上下文特征 车载传感器 多层感知机 编码模块 策略 决策
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