一种特征融合改进注意力机制结合LSTM车辆轨迹预测方法

    公开(公告)号:CN119250285A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411341402.8

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本发明专利公开了一种车辆轨迹预测方法,尤其涉及一种特征融合改进注意力机制结合LSTM车辆轨迹预测方法。主要由两个模块组成:安全距离分级注意力机制模块,交互注意力机制模块。主要步骤包括获取目标车辆以及周围交互车辆的历史行驶数据,计算目标研究车辆与周围交互车辆实际距离与理论安全距离比值划分为三个等级,安全距离分级注意力机制模块使用编码器分别处理每组的信息获取三组上下文向量;交互注意力机制模块将历史数据分为目标车辆组和周围交互车辆组,目标车辆组输入通过线性层转换成查询矩阵Q,周围交互车辆组通过两个线性层转换成键矩阵K、值矩阵V,通过点积和Softmax运算,得到加权结果,最后将两个模块的输出融合,输入到LSTM解码器中。

    一种基于车辆停留信息的交通状态在线学习和查询方法

    公开(公告)号:CN117636646A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311636578.1

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于车辆停留信息的交通状态在线学习和查询方法,包括如下步骤:1)停留点数据规划;2)停留点的初步、个体、停留属性划分;3)停留点的拥堵停留属性划分和状态分析;4)用户查询。这种方法运用大数据处理技术的优势,通过在线方式对车辆停留信息进行细分和深度学习,并快速呈现用户对路网交通状态和单车停留信息的查询需求,不仅能保证信息提取的精度和速度,还能够很好的满足用户查询的实时性要求,同时也提升了用户体验和交通系统的整体效率。

    一种V2X环境下基于车辆轨迹预测的RRT车辆路径规划方法

    公开(公告)号:CN119085689A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411341154.7

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本发明专利公开了一种V2X环境下车辆路径规划方法,尤其涉及一种V2X环境下基于车辆轨迹预测的RRT车辆路径规划方法。主要包括以下步骤:初始化算法的起点和终点,利用V2X技术,获取周围车辆的行驶信息,生成初始采样区域,根据车辆轨迹预测算法对周围车辆在未来一段时间内的轨迹进行预测,将预测得到的轨迹作为预测虚拟障碍物,对初始生成的采样区域进行调整,采用优化采样区域策略得到优化采样区域,并将起始点作为树的根节点,以固定步长在指定方向角扇形区域内随机生成新节点,检查是否与障碍物相交。无碰撞则将节点和路径加入RRT树。若新节点接近终点,则停止搜索。否则,继续迭代直至找到路径或达到最大迭代次数。

    一种V2X环境下基于禁忌搜索的改进RRT车辆路径规划方法

    公开(公告)号:CN119085688A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411340631.8

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本发明专利公开了一种V2X环境下车辆路径规划方法,尤其涉及一种基于禁忌搜索的动态搜索步长的改进RRT路径规划方法。主要包括以下步骤:初始化起点和终点,将起点作为树的根节点,利用V2X技术,根据实时道路和障碍物信息生成搜索地图。在限定角度内随机生成点,并以动态搜索步长生成新节点,检测新节点与地图中的障碍物是否相交,如果相交则舍弃该节点;如果不相交,将新节点添加到RRT生成树中,并将当前节点与新节点之间的路径添加到路径RRT生成树中,将已访问的节点加入禁忌列表,避免后续搜索中重新访问这些节点;检查新节点是否接近目标点,如果是则停止搜索,路径规划完成;重复以上步骤直到找到连接起始点和目标点的路径或者达到最大迭代次数。

    一种车辆停留点历史数据深度分析和查询方法

    公开(公告)号:CN117636647A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311636976.3

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种车辆停留点历史数据深度分析和查询方法,其特征在于,包括如下步骤:1)历史数据采集和规划;2)路网静态拥堵状态分析;3)路网动态拥堵状态分析;4)用户查询。这种方法结合大数据技术,通过离线方式对车辆停留信息进行细分和深度学习,通过在线方式快速呈现用户对路网和单车停留信息的查询需求,不仅能保证信息提取的精度和速度,还能够很好的满足用户查询的实时性要求,这种在线查询不仅提供了实时的交通和停车信息,还能够使用户更好地规划出行、节省时间、减少拥堵,同时也提升了用户体验和交通系统的整体效率。

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