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申请/专利权人：山东科技大学;青岛经济技术开发区投资控股集团有限公司
摘要：本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于多视角特征融合与碰撞风险分析的智能汽车换道方法。本发明结合了先验知识和深度学习技术，特别是利用神经网络、图卷积网络GCN和视觉变换器ViT等先进算法对复杂交通情况进行分析，为自动驾驶汽车换道提供一个相较于传统方法更为高效和安全的决策框架。其中通过整合不同特征提取方法，能够精确把握车辆动态、道路特征以及车辆间关系，并通过特征融合技术形成的新数据集，基于ViT的换道决策模型实现了对换道行为的准确预测，提高了决策的准确性和可靠性；同时加入基于碰撞安全的方法进行换道决策评估，使得换道方法在提升性能的同时进一步保障了安全性。
主权项：1.基于多视角特征融合与碰撞风险分析的智能汽车换道方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对获取的自动驾驶HighD数据集中的轨迹数据进行预处理；步骤2.利用HighD数据集中的轨迹数据，并结合换道行为分析的先验知识，直接提取影响换道决策的关键特征；步骤3.将HighD数据集中的轨迹数据转换为灰度图像格式，并利用搭建的环境特征提取网络EFENet提取车辆运动的时空特征，并通过主成分分析PCA来降低特征空间的维度；步骤4.根据HighD数据集中的轨迹数据构建交通网络拓扑图，再采用图卷积网络GCN对拓扑图进行特征提取，以捕捉车辆间复杂的关系和互动模式；步骤5.使用特征级联将步骤2至步骤4提取的特征组合成一个综合特征向量，并将由综合特征向量组成的数据集用于下述换道决策模型的训练；步骤6.搭建基于视觉变换器ViT的换道决策模型，利用步骤5得到的数据集对换道决策模型进行训练，得到训练好的换道决策模型；基于训练好的换道决策模型输出换道决策，并基于碰撞安全的方法进行换道决策评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 青岛经济技术开发区投资控股集团有限公司 基于多视角特征融合与碰撞风险分析的智能汽车换道方法
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