【摘 要】
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针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和
【机 构】
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江苏大学汽车工程研究院,密歇根大学迪尔本分校计算机科学与信息科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51775247)
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针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图的预测轨迹.通过人车交汇特性建立不同行人轨迹类别的预估安全距离模型,并基于道路行人轨迹预测,设计行人主动避撞算法.结果表明:行人动作特征变化时,基于动作特征分析的行人轨迹预测算法,预测的轨迹
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