【摘 要】
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为提高无人驾驶智能汽车决策规划能力,提出了一种基于反应式行为的车辆运动意图辨识策略。对反应式车辆运动意图进行了分析与归类,建立了基于多维高斯隐马尔科夫过程的反应式
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
【基金项目】
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“973”国家重点基础研究发展计划项目(2016YFB0100904);国家自然科学基金项目(51475206);吉林省科技发展计划项目(20170101138JC);吉林大学研究生创新研究计划项目(2015014)
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为提高无人驾驶智能汽车决策规划能力,提出了一种基于反应式行为的车辆运动意图辨识策略。对反应式车辆运动意图进行了分析与归类,建立了基于多维高斯隐马尔科夫过程的反应式车辆运动意图模型;搭建了车辆运动意图信息采集系统,进行了典型工况数据采集;在此基础上,对模型进行训练,利用正交试验对模型参数进行优化,选取典型工况进行辨识测试。结果表明,所提出的辨识策略能够有效辨识交通车辆的运动意图。
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