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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明公开基于速度场的网联自主车辆位置预测和风险量化方法，属风险量化技术领域，用于车辆位置预测和风险量化，位置预测方法包括模型输入、编码器、解码器、混合密度层和模型输出，编码器和解码器之间设有桥接向量，解码器和混合密度层之间设有全连接层；风险量化方法包括获得车辆驾驶位置后，由混合密度层输出车辆的位置预测分布计算得到车辆距离，依次构造车辆交互风险势场、车辆交互潜在风险场、车辆交互潜在时空风险场。本发明弥补传统风险量化指标在冲突点缺失情况下量化结果中断的不足，在较为保守和较为激进间切换，动态评估不同风格驾驶人的客观驾驶风险，为智能网联混合流中的网联自主车辆提供更加安全可靠的驾驶行驶环境。
主权项：1.基于速度场的网联自主车辆位置预测方法，其特征在于，包括模型输入、编码器、解码器、混合密度层和模型输出，编码器和解码器之间设有桥接向量，解码器和混合密度层之间设有全连接层；编码器和解码器由具有相同结构和权重的长短记忆神经网络LSTM堆栈组成，编码器将历史轨迹数据转换为桥接向量用于储存交互车辆的行为特征，解码器通过桥接向量的编码特征输出车辆的和坐标向量，最后由混合密度层输出车辆的位置预测分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 基于速度场的网联自主车辆位置预测和风险量化方法
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