基于多模態(tài)軌跡預測的智能車軌跡規(guī)劃研究

摘要： 混合交通流下由于駕駛員意圖的不確定性行駛軌跡將呈現(xiàn)多模態(tài)屬性，為了提高安全性并實現(xiàn)個性化駕駛，本文提出一種基于環(huán)境車輛多模態(tài)軌跡預測的智能車軌跡規(guī)劃算法。首先，結合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）并加入注意力機制建立軌跡預測模型，預測不同行駛意圖下的未來軌跡概率分布。然后，針對環(huán)境車輛的多意圖概率下預測軌跡集合，根據(jù)自動駕駛風格偏好，設定一定的概率閾值挑選出... （共11頁）