一种基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法技术

技术编号:43745698 阅读:33 留言:0更新日期:2024-12-20 13:05
本发明专利技术公开一种基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,涉及自动驾驶技术领域,包括:对传感器对象和跟踪器对象进行关联匹配;对跟踪器对象和传感器对象进行数据融合,并根据融合结果更新跟踪器对象;将跟踪器对象的坐标信息转换至世界坐标系,得到融合识别结果;对融合识别结果进行特征提取;构建训练集、验证集和测试集;利用训练集构建初始预测模型;利用验证集评估初始预测模型;利用测试集对调整后预测模型进行调优;对实时得到的融合识别结果进行预处理后,输入最终预测模型中,得到预测结果。本发明专利技术解决了目前行为预测系统的实时性问题,提高了预测结果的准确性,有利于提升交通安全水平,提高规划控制的稳定度和舒适度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶,具体而言,涉及一种基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法


技术介绍

1、当前,以智能化、网联化为重要特征的全球新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起,人工智能与新一代信息技术的快速发展推动汽车产业进行深刻变革。智能网联汽车与交通、能源、城市紧密结合。

2、为推动智能网联汽车的高质量、高速发展,我国提出了车路云一体化的发展路线,其中智能网联汽车行为预测系统,是中国方案智能网联汽车发展的重要一环。由于识别技术、预测系统和决策技术尚未完善等问题,导致了很多智能车辆碰撞行人和非机动车的事故,自动驾驶的安全问题在交通安全领域具有重要研究意义。根据最新发布的全球自动驾驶汽车预测报告显示,具有自动驾驶功能的汽车出货量日益增加,但是当前技术对智能网联汽车的识别和行为预测算法存在不够准确的问题,预测的精度不高。传感器对于数据的处理速度和预测算法不够优化的问题,导致预测存在一定的延时性,实时性不足。现有的行为预测系统大多是基于循环神经网络或是基于卷积神经网络的解决方案。

3、现有技术中所使用的卷积神经网络对于大规模的训练数据有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据所述未关联对象索引,计算未关联传感器对象和未关联跟踪器对象的相似度值,具体为:

3.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据所述关联对象索引对、未关联对象索引和第一关联矩阵,对所有的所述传感器对象和跟踪器对象进行关联匹配,具体为:

4.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据融合结果更新所述跟踪器对象,包括:

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【技术特征摘要】

1.一种基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据所述未关联对象索引,计算未关联传感器对象和未关联跟踪器对象的相似度值,具体为:

3.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据所述关联对象索引对、未关联对象索引和第一关联矩阵,对所有的所述传感器对象和跟踪器对象进行关联匹配,具体为:

4.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据融合结果更新所述跟踪器对象,包括:

5.根据权利要求1所述的基于融合识别算法的智能网联汽车行为预测方法,其特征在于,根据融合结果更新所述跟踪器对象,包...

【专利技术属性】
技术研发人员:刘意侯学渊杨延宏杨谊周柯翰
申请(专利权)人:西部科学城智能网联汽车创新中心重庆有限公司
类型:发明
国别省市:

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