【摘 要】
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类人驾驶系统是通过学习人类驾驶员知识与经验来提升无人驾驶系统适用性与接受度的重要技术途径。为解决驾驶员轨迹和操控层面经验的表述问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于轨迹基元与操控基元的分层式驾驶员经验表述模型。轨迹基元以动态运动基元算法进行表征,并由概率提取算法完成基元从无标签连续轨迹数据中的分割提取。操控基元在轨迹基元的提取分类结果上,利用高斯混合模型完成基元的训练,并利用高斯回
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类人驾驶系统是通过学习人类驾驶员知识与经验来提升无人驾驶系统适用性与接受度的重要技术途径。为解决驾驶员轨迹和操控层面经验的表述问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于轨迹基元与操控基元的分层式驾驶员经验表述模型。轨迹基元以动态运动基元算法进行表征,并由概率提取算法完成基元从无标签连续轨迹数据中的分割提取。操控基元在轨迹基元的提取分类结果上,利用高斯混合模型完成基元的训练,并利用高斯回归算法完成转向操控序列的预测。结果表明,概率提取算法既利用到了表征与提取之间的相互关联关系,又借助于初始
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