摘要
本发明提供一种车辆换道轨迹预测方法、装置及系统,该发明通过标定的换道物理模型,获取基于换道物理模型预测的下一时刻换道车辆的纵坐标;通过已训练的残差学习网络ResNet,获得预测的下一时刻换道车辆的横坐标、预测值残差;通过混合神经网络结构,获得时空关联特征向量;对所述ResNet输出的预测值残差进行双向调制,获得调制后的残差;基于调制后的残差,获得修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标;将预测的下一时刻换道车辆的横坐标、修正后的下一时刻换道车辆的纵坐标作为下一时刻换道车辆的预测坐标。该发明方案,通过将神经网络算法与基于参数标定的车辆换道物理模型相融合,从而提高车辆换道轨迹预测的准确性和可解释性。
技术关键词
车辆
残差学习
神经网络结构
轨迹预测方法
双向长短期记忆网络
时间序列特征
物理
多层感知机
交互特征
轨迹预测系统
轨迹预测装置
注意力机制
神经网络算法
模块
误差
参数
特征值
非线性
度函数
系统为您推荐了相关专利信息
雷达点云数据
障碍物识别方法
坐标点
障碍物识别装置
坐标系
环境预警系统
环境预警方法
防护栏
隧道施工现场
神经网络处理单元