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申请/专利权人：西安交通大学;宁波市舜安人工智能研究院
摘要：本发明公开一种基于TEB优化框架的混合交通场景轨迹规划方法，考虑其他交通参与者的运动学约束、协同避障约束以及道路上下文约束，预测其他交通参与者交互式的未来轨迹；基于传统TEB算法的优化框架，考虑其他交通参与者的交互式预测轨迹、车辆的运动动力学约束以及避障约束，并以轨迹时间最短为优化目标生成本车的最优轨迹；将车辆运动学约束作为约束条件之一，生成一个时间最优的车辆运动轨迹，为了考虑其它交通参与者之间的运动交互，基于智能体的不可观测状态预测其与周围环境进行交互而产生的协同避障轨迹，考虑了其他交通参与者的意图和专注度来预测他们的交互轨迹，从而增强了混合交通场景中轨迹规划的安全性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于TEB优化框架的混合交通场景轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，考虑其他交通参与者的运动学约束、协同避障约束以及道路上下文约束，预测其他交通参与者交互式的未来轨迹；步骤2，基于传统TEB算法的优化框架，考虑其他交通参与者的交互式预测轨迹、车辆的运动动力学约束以及避障约束，并以轨迹时间最短为优化目标生成本车的最优轨迹；对于其他交通参与者的交互式预测轨迹，考虑其他交通参与者的意图和专注度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 宁波市舜安人工智能研究院 一种基于TEB优化框架的混合交通场景轨迹规划方法
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