摘要
本发明提供了一种车道变道轨迹生成方法,通过风险等级特征提取网络处理多模态动态时间序列数据,生成表征车道变换风险等级的高维风险特征向量;提取车辆动力学参数特征后与高维风险特征向量进行拼接,输入自编码器模块进行降维处理,生成低维潜在向量表示;将低维潜在向量表示与高维风险特征向量作为联合条件变量,输入条件生成对抗网络模块,以高维风险特征向量作为条件,生成符合指定风险等级的车道变道轨迹。为自动驾驶算法提供了高效、可靠的测试数据支撑。
技术关键词
轨迹生成方法
特征提取网络
条件生成对抗网络
编码器模块
风险
时间卷积网络
多模态
车道变换
车辆横向加速度
生成轨迹
门控循环单元
非线性特征
数据
序列
动态
参数
转向角
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融合特征
编码器模块
编码特征
监督学习策略
全局特征提取
水产病害
智能化诊断方法
水产养殖生物
深度学习模型
病害特征
策略调度系统
风险监控系统
基础
策略调度方法
操作系统
数据处理方法
更新模型参数
冗余存储配置
风险
神经网络模型