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申请/专利权人：北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
摘要：本发明公开了一种知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测方法。所述预测方法包括构建知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测模型，该模型包括：由换道知识组成的换道驾驶知识库、根据自车和周围车的特征状态量及换道知识进行换道轨迹预测的联合预测模块、将预测结果汇总得到最终预测轨迹的知识汇总模块，其中，联合预测模块包括基于多头图注意力网络构成的动态空间模块、基于多头自注意力机制构建的动态时序模块和轨迹预测模块。本发明可将关于人的驾驶过程的知识融入到深度学习模型中，相对于仅使用数据驱动的深度学习模型，显著提升了预测准确性、模型透明度与可维护性。
主权项：1.一种知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测方法，其特征在于，其通过训练完成的知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测模型进行轨迹预测，其中，所述知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测模型即换道轨迹预测模型包括：用于自车及其最近周围车辆的当前特征状态量输入的输入模块、由n条驾驶员换道知识Kn构建形成的换道驾驶知识库、根据所述输入模块的输入及所述换道驾驶知识库中的每条驾驶员换道知识分别进行任一换道知识Ki指导下的自车换道轨迹预测的n个联合预测模块、将所述n个联合预测模块的预测结果进行汇总并得到最终轨迹预测结果的知识汇总模块、将所述知识汇总模块获得的最终轨迹预测结果进行输出的输出模块；其中，所述联合预测模块包括依次相连的动态空间模块、动态时序模块和轨迹预测模块；其中，所述动态空间模块可对自车及所述最近周围车辆之间的空间交互特征进行提取，其基于多头图注意力网络构建，包括将所述输入和任一换道知识Ki进行联合编码的编码器层及进行解码的解码器层；所述动态时序模块可对自车及所述最近周围车辆之间的时间交互特征进行提取，其基于多头自注意力机制构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院) 一种知识数据联合驱动的自动驾驶车辆换道轨迹预测方法
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