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公开(公告)号：CN116304969A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310076393.3
申请日：2023-01-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM‑GNN考虑道路信息的车辆轨迹多模态预测方法，所述车辆轨迹预测模型包括输入模块、编码器、交互特征提取模块、道路信息特征提取模块和解码器。输入模块为目标车辆和周围交通车辆的历史轨迹，编码器对输入的历史轨迹进行编码，交互特征提取模块用于提取车辆与车辆之间的交互影响，道路信息特征提取模块提取道路结构信息。本发明提出的预测方法考虑了道路结构信息对车辆预测轨迹的影响，在融合特征向量的基础上加入了高斯噪声，并引入了多样性损失函数。本发明有效提高了未来轨迹的预测精度，并提高了预测轨迹的社会可接受性和合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112347993A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011379618.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆‑无人机协同的高速公路车辆行为和轨迹预测方法，属于智能交通领域，步骤S1：训练数据生成获取理想的数据输入；步骤S2：训练数据生成利用无人机获取数据，再用训练数据生成方法生成训练数据；步骤S3：利用训练数据生成生成的训练数据在离线训练中进行车辆行为和轨迹预测模型的训练；步骤S4：使用训练数据生成输出的训练数据并保存离线训练中行为和轨迹预测模型的参数，之后利用该模型在在线预测中进行行为和轨迹预测。本发明能准确获取周围车辆的状态信息和车辆会采取的行为，提高了预测的准确性和预测算法的性能。
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公开(公告)号：CN116595478A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310490250.7
申请日：2023-05-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU‑GCN的交互式车辆多模态轨迹预测方法，包括以下步骤：获得数据集，进行数据预处理；利用基于GRU的编码器对目标车辆及周围车辆的历史轨迹信息进行编码，输出各车辆对应的车辆动力学编码特征；利用交互模块提取车辆间的时空交互特征；行为识别模块识别目标车辆的行为；基于行为识别结果m利用GRU解码生成未来多模态预测轨迹。本发明解决了现有预测方法对车辆多模态轨迹的预测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN112347993B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202011379618.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G08G1/01 , G08G1/017 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于车辆‑无人机协同的高速公路车辆行为和轨迹预测方法，属于智能交通领域，步骤S1：训练数据生成获取理想的数据输入；步骤S2：训练数据生成利用无人机获取数据，再用训练数据生成方法生成训练数据；步骤S3：利用训练数据生成生成的训练数据在离线训练中进行车辆行为和轨迹预测模型的训练；步骤S4：使用训练数据生成输出的训练数据并保存离线训练中行为和轨迹预测模型的参数，之后利用该模型在在线预测中进行行为和轨迹预测。本发明能准确获取周围车辆的状态信息和车辆会采取的行为，提高了预测的准确性和预测算法的性能。
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公开(公告)号：CN113525357B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110984262.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种自动泊车决策模型优化系统及方法，所述方法包括：步骤1，采集车辆周围的泊车环境信息，识别可用停车位，选择是否泊车，若是则执行下一步骤；步骤2，基于环境信息和停车位识别结果计算模型决策信息；步骤3，当选择自动泊车时，使用模型决策信息指导车辆进行自动泊车，当选择手动泊车时，执行下一步骤；步骤4，基于用户决策信息进行手动泊车操作，并模拟基于模型决策信息的自动泊车，若模拟结果不满足泊车终止条件，执行下一步骤；步骤5，对用户决策信息和环境信息进行关联，根据关联信息对自动泊车决策模型进行重复训练，利用更新的自动泊车决策模型进行自动泊车；本发明能够在各种环境下进行自动泊车，自适应能力强。
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公开(公告)号：CN113525357A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110984262.6
申请日：2021-08-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种自动泊车决策模型优化系统及方法，所述方法包括：步骤1，采集车辆周围的泊车环境信息，识别可用停车位，选择是否泊车，若是则执行下一步骤；步骤2，基于环境信息和停车位识别结果计算模型决策信息；步骤3，当选择自动泊车时，使用模型决策信息指导车辆进行自动泊车，当选择手动泊车时，执行下一步骤；步骤4，基于用户决策信息进行手动泊车操作，并模拟基于模型决策信息的自动泊车，若模拟结果不满足泊车终止条件，执行下一步骤；步骤5，对用户决策信息和环境信息进行关联，根据关联信息对自动泊车决策模型进行重复训练，利用更新的自动泊车决策模型进行自动泊车；本发明能够在各种环境下进行自动泊车，自适应能力强。
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