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一种基于注意力机制的驾驶员意图识别及车辆轨迹预测方法 

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申请/专利权人:吉林大学

摘要:本发明涉及一种针对驾驶员的意图识别及自车车辆轨迹预测的方法,其主要包括以下步骤:步骤一、基于自车历史轨迹信息进行编码,并设置了注意力机制Ⅰ,对编码后的信息计算并获得注意力得分;步骤二、基于周车历史轨迹信息进行编码,并设置了注意力机制Ⅱ,对编码后的信息计算并获得重要性得分;步骤三、基于自车历史轨迹信息编码器识别驾驶员意图,即计算左转、保持车道、右转的概率,并建立解码器预测获得自车车辆的未来位置。

主权项:1.一种基于注意力机制的驾驶员意图识别及车辆轨迹预测方法,其特征在于,该方法主要包括以下步骤:步骤一:基于自车历史轨迹信息进行编码,并设置了注意力机制Ⅰ,对编码后的信息计算并获得注意力得分;自车历史轨迹信息编码采用的编码器结构基于GRU的循环神经网络,GRU单元根据每个时刻自车的位置信息Pt和上一时刻的GRU所传递的隐藏状态,得到当前节点的隐藏状态并输出;所述的注意力机制Ⅰ是t时刻的自车位置信息Pt与其历史隐藏状态的相关性,该相关性由公式1给出; 其中,为注意力得分,W为编码器权重,为在预测开始的k时刻,自车车辆过去m个时刻的历史隐藏状态;再利用归一化函数softmax对注意力得分做归一化处理,使其分布在0-1之间,由公式2给出; 最终,完整的自车信息是由自车位置信息和注意力得分所结合得到的信息,由公式3给出; 其中,为完整的自车信息,socre_et为处理之后的自车注意力得分,由计算得到;步骤二:基于周车历史轨迹信息进行编码,并设置了注意力机制Ⅱ,对编码后的信息计算并获得重要性得分;周车历史轨迹信息编码采用的编码器结构基于GRU的循环神经网络,GRU单元根据每个时刻周车位置信息Et和上一时刻的GRU所传递的隐藏状态,得到当前节点的隐藏状态并输出;所述的注意力机制Ⅱ是t时刻各辆周车和自车的轨迹相关性由公式4给出;ssi=cos_dHsi,H,i=1,2,3,4,5,64其中,ssi为相似度,cos_d为余弦距离函数,Hsi为某辆周车的历史隐层,H为自车的历史隐层,某辆车的历史轨迹对应的m个历史隐层表示为hk-m,hk-m+1,...,hk;然后,对相似度ssi进行归一化计算得到重要性得分,由公式5给出; 再将某辆车的重要性得分与其历史轨迹信息合并起来作为该辆周车的信息,由公式6给出; 其中,为t时刻标号为si的周车信息,分别为标号为si的周车t时刻的横向位置和纵向位置,score_ssi为标号为si的周车的重要性得分,由计算得到;最终,t时刻所有周车信息由公式7给出; 步骤三:基于自车历史轨迹信息编码器识别驾驶员意图,即计算左转、保持车道、右转的概率,并建立解码器预测获得自车车辆的未来位置。

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百度查询: 吉林大学 一种基于注意力机制的驾驶员意图识别及车辆轨迹预测方法

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