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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明公开了基于扩散模型的自适应片段划分与数据演化的自动驾驶车辆轨迹生成方法及系统，在获取车辆轨迹数据的基础上，首先，利用贪婪策略动态选择最优历史轨迹片段长度，得到不同条件下的历史轨迹片段长度，其次，将历史轨迹片段输入数据扩散模型进行训练，经过改进的Transformer模型训练得到不同车辆行为的多种车辆轨迹数据，之后，利用数据编辑模型构建无预测器引导下的车辆轨迹数据，生成目标域内的新样本；然后，利用数据演化模型预测下一段片段的模式、长度和幅度，将所得信息输入至数据扩散和数据编辑模型得到新样本，并进行组合得到生成轨迹。本发明能提高生成轨迹的稳定性和可靠性，从而提高驾驶的安全性和适应性。
主权项：1.基于扩散模型的自适应片段划分与数据演化的自动驾驶车辆轨迹生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入构建：收集周边车辆及自车的轨迹数据和行驶数据，作为扩散模型原始输入；步骤2，划分最优片段长度：利用贪婪策略SISC进行片段划分，获取不同条件下的最优轨迹长度；步骤3，构建扩散模型：基于步骤2划分的片段长度，利用Transformer构建扩散模型DiTraformer；步骤4，模型训练：使用不同的车辆行为数据训练扩散模型DiTraformer；步骤5，轨迹数据编辑：基于步骤4的模型训练结果，对车辆轨迹数据序列进行数据编辑操作；步骤6，演化模型构建：利用多层感知机MLP和时空融合Transformer构建轨迹数据演化模型；步骤7，轨迹生成：利用步骤5编辑好的数据通过轨迹数据演化模型进行学习，得到下一个片段的模式、长度及幅度，再次通过扩散和编辑得到新片段，并与当前数据组合在一起，合成车辆轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 基于扩散模型的自适应片段划分与数据演化的自动驾驶车辆轨迹生成方法及系统
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