【摘 要】
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为给无人驾驶车辆精确制定城市路口通行轨迹提供先验信息,提出了在边缘计算平台中基于驾驶员意图分类和Bezier曲线相结合的轨迹预测算法。分析2个路口230辆车的真实通行数据,提出了基于支持向量机的驾驶员意图识别算法,预测路口车辆直行、左转及右转的概率;用基于Bezier曲线和代价函数相结合的通行轨迹预测方法,预测其路口通行轨迹。结果表明:经过与采集的120辆车的实际数据对比,驾驶员意图分类算法准确度在92.5%以上,车辆预测轨迹与真实轨迹间最大偏差范围在22.3~57.9 cm之间,所有车辆预测轨迹与真实轨
【基金项目】
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天津市科技计划项目(19ZXZNGX00050)。
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为给无人驾驶车辆精确制定城市路口通行轨迹提供先验信息,提出了在边缘计算平台中基于驾驶员意图分类和Bezier曲线相结合的轨迹预测算法。分析2个路口230辆车的真实通行数据,提出了基于支持向量机的驾驶员意图识别算法,预测路口车辆直行、左转及右转的概率;用基于Bezier曲线和代价函数相结合的通行轨迹预测方法,预测其路口通行轨迹。结果表明:经过与采集的120辆车的实际数据对比,驾驶员意图分类算法准确度在92.5%以上,车辆预测轨迹与真实轨迹间最大偏差范围在22.3~57.9 cm之间,所有车辆预测轨迹与真实轨
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