摘要
本发明公开了基于蒙特卡洛模拟的多样化风险等级轨迹模拟方法及系统,方法包括:根据高交互车辆轨迹数据提取目标交互车辆的低速让行轨迹段数据和初始加速轨迹段数据;进行数据分布拟合,得到让行时间最优分布参数和初始加速度最优分布参数;利用蒙特卡洛模拟生成目标持续时间,并根据目标持续时间调整低速让行轨迹段数据的帧数,得到低速让行目标轨迹;利用蒙特卡洛模拟生成目标初始加速度,并根据目标初始加速度利用MPC控制器跟踪参考路径,得到初始加速段目标轨迹;对低速让行目标轨迹和初始加速段目标轨迹进行合并,得到目标模拟轨迹,并确定目标模拟轨迹的风险等级。本发明提高了轨迹模拟的效率和可靠性,可应用于自动驾驶技术领域。
技术关键词
轨迹模拟方法
蒙特卡洛
车辆轨迹数据
加速度
数据分布
车辆危险程度
风险
参数
轨迹模拟系统
轨迹模拟装置
处理器
自动驾驶技术
控制器
程序
模块
可读存储介质
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无人搬运车
轨迹规划方法
激光雷达传感器
多面体
动态
子系统控制器
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反步滑模控制
生成神经网络
系统误差
螺栓连接结构
振动系统
阻尼参数
粒子群优化算法
系统动力学模型