文档名：智能驾驶车辆轨迹预测方法综述
摘要：针对目前车辆轨迹预测难点,对车辆轨迹预测方法的分类和研究现状进行综述.根据模型实现预测时域的不同,将现有算法分为短时域和长时域的车辆轨迹预测方法;介绍短时域的基于物理模型和传统机器学习预测方法的基本概念及研究现状,总结对比长时域的基于深度学习、神经网络和基于车辆驾驶行为意图识别的预测方法.分析结果表明:长时域方法能够解决车辆轨迹预测难点问题,保证智能车辆高效、安全驾驶.
Abstract：Inviewofthedifficultiesofvehicletrajectoryprediction,theclassificationandresearchstatusofvehicletrajectorypredictionmethodsarereviewed.Accordingtothedifferentpredictiontimedomainofmodelimplementation,theexistingalgorithmsaredividedintoshorttimedomainandlongtimedomainvehicletrajectorypredictionmethods;thebasicconceptsandresearchstatusofshorttimedomainpredictionmethodsbasedonphysicalmodelandtraditionalmachinelearningareintroduced,andthelongtimedomainpredictionmethodsbasedondeeplearning,neuralnetworkandvehicledrivingbehaviorintentionrecognitionaresummarizedandcompared.Theanalysisresultsshowthatthelongtimedomainmethodcansolvethedifficultproblemofvehicletrajectorypredictionandensuretheefficientandsafedrivingofintelligentvehicles.
作者：龙皓明 薛振锋 陈卓 刘勇 Author：LongHaoming XueZhenfeng ChenZhuo LiuYong
作者单位：湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;浙江大学湖州研究院,浙江湖州313002中国船舶集团有限公司系统工程研究院,北京100094
刊名：兵工自动化 ISTICPKU
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(5)
分类号：U461.91TP273
关键词：智能驾驶 车辆轨迹预测 深度学习 意图识别
Keywords：intelligentdriving vehicletrajectoryprediction deeplearning intentionrecognition
机标分类号：U463.6TP3TP181
在线出版日期：2024年6月4日
基金项目：智能驾驶车辆轨迹预测方法综述[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(5)龙皓明 薛振锋 陈卓 刘勇针对目前车辆轨迹预测难点,对车辆轨迹预测方法的分类和研究现状进行综述.根据模型实现预测时域的不同,将现有算法分为短时域和长时域的车辆轨迹预测方法;介绍短时域的基于物理模型和传统机器学习预测方法的基本概念及研...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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