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基于軌跡預測的駕駛意圖識別

2024-10-23 00:00:00袁輝謝慶計明軍曾斌吳煒昌胡寒霖
時代汽車 2024年19期

摘 要:駕駛意圖識別對于確保交通安全和提升交通效率至關重要。為實現對未來車輛駕駛意圖的預測,本研究基于軌跡預測與駕駛意圖識別方法,選用Argoverse公開數據集作為訓練和測試數據集,并提出了一種結合VectorNet軌跡預測模型和隨機森林分類模型的駕駛意圖識別方法,實現對未來3s的駕駛意圖識別。為驗證該方法的有效性,本文將新提出的VectorNet-隨機森林模型與LSTM-隨機森林模型進行了對比,結果表明本文方法的效果更佳。這一方法為未來自動駕駛和智能交通系統的發展提供了參考和借鑒。

關鍵詞:軌跡預測 駕駛意圖識別 圖神經網絡 隨機森林

0 引言

據2023年世界衛生組織調查報告顯示,每年有119萬人死于交通事故。交通事故是5-29歲兒童和年輕人的主要死因,死于交通事故的人中有超過一半是行人、自行車和摩托車的駕駛者。為了減少交通事故的危害,智慧交通受到學術界和工業界越來越多的關注。駕駛意圖識別作為其重要研究分支,可以通過意圖識別幫助駕駛人員規避駕駛過程中可能出現的風險。為此,本文應用Argoverse公開數據集,基于VectorNet軌跡預測模型和隨機森林分類模型,構建基于軌跡預測的駕駛意圖識別模型,以實現對車輛駕駛意圖的預測。

1 駕駛意圖識別研究現狀

高速公路交通流特征分析是交通工程領域的一個核心議題,其研究旨在深入理解高速公路上車輛運行的規律,為交通擁堵治理和智能交通系統的發展提供科學依據。……

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