【摘 要】
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针对城市交叉口周边车辆长时轨迹预测问题,搭建路基和实车采集平台采集大量轨迹数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)识别目标运动模式,采用高斯过程回归(Gaussian Processes Regression,GPR)模型进行城市交叉口周边车辆轨迹长时预测,采用路基数据集对预测模型进行交叉验证。针对实车场景,提出结合无迹卡尔曼滤波的高斯过程算法(GP-UKF),并采用实车数据对该算法进行离线测试。结果表明,GMM可以有效提取车辆运动模式,GPR模型在长时轨迹预测问题上
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(51705021),国家自然科学基金汽车产业联合基金(U1764261),国家自然科学基金重点项目(91420203)。
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针对城市交叉口周边车辆长时轨迹预测问题,搭建路基和实车采集平台采集大量轨迹数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)识别目标运动模式,采用高斯过程回归(Gaussian Processes Regression,GPR)模型进行城市交叉口周边车辆轨迹长时预测,采用路基数据集对预测模型进行交叉验证。针对实车场景,提出结合无迹卡尔曼滤波的高斯过程算法(GP-UKF),并采用实车数据对该算法进行离线测试。结果表明,GMM可以有效提取车辆运动模式,GPR模型在长时轨迹预测问题上
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