摘要
本发明公开了一种考虑非机动车行为异质性的智能车行车风险预判方法,涉及智能汽车安全技术领域,通过采集机非混行路段中的轨迹数据,从中提取非机动车初始特征,解析非机动车行为异质性,划分出非机动车的典行为模式;考虑非机动车行为模式的差异性,建立非机动车轨迹的在线预测方法;然后,针对实际的交通运行场景,基于实时获取的非机动车轨迹,实时预测非机动车轨迹,结合智能汽车与非机动车的预测轨迹,进行实现机非交互风险的动态预判;通过深入研究非机动车的行为异质性,能够准确预测非机动车运动轨迹,以辅助智能汽车做出更为安全的机非交互决策,提升智能汽车与非机动车的交互安全性。
技术关键词
非机动车
预判方法
智能车
轨迹
智能汽车
意图
风险
随机森林
XGBoost模型
模式
加速度
分类器
相关性分析方法
在线预测方法
皮尔逊相关系数
LSTM模型
数据
编码器
序列
间距
系统为您推荐了相关专利信息
多模态协同
卡尔曼滤波器
跟踪方法
轨迹
运动特征
岩土颗粒
运动轨迹获取方法
盾构机
激光扫描点云数据
优化控制模型