基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测

城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高,且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题,在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上,考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸,建立车辆间交互影响力场模型,提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子,重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息,并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性,得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性,在开源数据集上对算法进行迭代训练,并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明：SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升,且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降,预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3...     

基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

针对交通状态复杂的高速公路交织区域,经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换,这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要,然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此,基于深度学习理论,提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法,利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征,并引入碰撞时间（Time to Collision,TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash,DRAC）2种风险指标,将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元,同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征,从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为;然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）的编-解码器,预测交织区车辆变道的未来运动轨迹,通过添加软注意力模块,使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息,再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度,在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性,为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。     

基于车辆轨迹预测对抗性攻击与鲁棒性研究

针对常规车辆轨迹预测数据集中较少包含极端交通场景信息的问题,本文提出一种新型对抗性攻击框架来模拟此类场景。首先,为了判定不同场景中对抗性攻击是否有效提出了一种阈值判定的方式;然后,针对攻击目的的不同分别设计了两种对抗性轨迹生成算法,在遵守物理约束和隐蔽性前提下,生成更具对抗性的轨迹样本;此外,提出3个新的评价指标全面评估攻击效果;最后,探究了不同的防御策略来减轻对抗攻击影响。实验结果显示,基于扰动阈值的快速攻击算法（attack algorithm based on perturbation threshold for fast attack,PTFA）和基于动态学习率调整的攻击算法（attack algorithm based on dynamic learning rate adjustment, DLRA）在NGSIM数据集上的攻击时间和扰动效果均优于现有算法,更高效发现模型弱点。本研究通过模拟极端情况丰富了轨迹样本,深入评估了模型鲁棒性,为后续优化奠定了基础。     

基于时空注意力机制的STA-GRU船舶轨迹预测方法

船舶轨迹预测的精度关系到船舶智能航行水平。针对门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）提取船舶时空信息数据能力不足,导致轨迹预测精度不佳的问题,研究了基于时空注意力机制的GRU船舶轨迹预测方法（spatial-temporal attention mechanism-gated recurrent unit, STA-GRU）。将传统GRU中的激活函数改进为加权激活函数组,以保留更完整的船舶轨迹数据;引入空间注意力机制模块提取船舶空间位置信息的特征,以船舶经纬度及相对经纬度数据作为输入序列,计算对应的空间权重注意力因子,获得空间特征向量;再引入时间注意力机制模块挖掘观测时段内历史轨迹特征向量的时空依赖性,以历史轨迹数据中的航速、航向拼接空间特征向量作为输入序列,计算时空权重注意力因子,将获得的时空特征向量作为STA-GRU模型的训练数据集,用于船舶轨迹预测。采用青岛港AIS数据开展实验验证,以输入时长20 min,采样频率2 min作为输入条件,构建船舶航行轨迹数据集,结果表明：对比LSTM、AT-GRU、Bi-GRU算法,STA-GRU模型不仅在训练过程中收...     

基于时间序列的目标车辆轨迹预测算法

针对高速道路场景,对智能车辆前方的目标车辆进行轨迹预测。根据车辆运动轨迹数据具有时序性的特点,并为了增加轨迹特征的表征能力和上下文时空关联性,提出了将车道线特征、目标车辆的特征与历史轨迹数据的特征进行融合,和LSTM-CNN-LSTM融合模型,以提高目标车辆轨迹预测的精度。     

无人驾驶车辆城市交叉口周边车辆轨迹预测

针对城市交叉口周边车辆长时轨迹预测问题,搭建路基和实车采集平台采集大量轨迹数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)识别目标运动模式,采用高斯过程回归(Gaussian Processes Regression,GPR)模型进行城市交叉口周边车辆轨迹长时预测,采用路基数据集对预测模型...     

基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法研究

为对智能车周围环境中车辆的行驶轨迹做出合理、有效的预测,提出了一种基于行为识别和曲率约束的车辆轨迹预测方法。首先,接收感知得到的障碍物信息,结合高精度地图提供的车道线信息,对车辆进行行为识别;然后建立s-l坐标系,将车辆运动分解为沿车道线方向(纵向)的运动和垂直于车道线方向(横向)的运动,依据行为识别结果得到车辆在横、纵向运动的多项式方程;再以高精度地图中的车道线曲率作为约束,筛选出一条最优的预测轨迹。实车实验结果表明,在车道保持、换道和转弯3种基本行为下,车辆在4 s内的轨迹平均预测误差分别为:0.52,0.51和1.03 m,较CTRA模型预测误差分别减小了1.81,4.48和5.49 m,单个车辆轨迹预测平均耗时为0.103 ms,验证了本文中所提方法的有效性、准确性和实时性。     

不确定性对车辆轨迹预测的影响研究综述

通过对国内外车辆行驶面临的不确定性问题进行归纳,重点分析了车辆轨迹预测方法及其不确定性、环境预测不确定性、车辆模型不确定性、环境感知不确定性、驾驶行为不确定性和多车间的交互与博弈对轨迹预测的影响,进一步明确不确定性对车辆轨迹预测的影响机理及控制方法,为解决不确定性导致的车辆轨迹预测误差问题提出合理的解决思路。针对车载传感器的测量误差、轨迹预测模型误差和驾驶员转向稳定性差等问题,指出基于传感器融合、车辆模型运动特性和驾驶员模型的方法将成为未来的主要研究方向。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。     

基于NovAtelGPS接收机的车辆运行轨迹二次开发研究

在Visual Basic 6.0环境下,针对NovAtel Propak-V3型GPS接收机进行二次开发再现研究。将己成熟的GPS坐标转换技术与几何学理论、计算机语言结合,对NovAtelGPS接收机所测原始数据进行后处理,并通过VB编辑程序再现接收机的运行轨迹。程序中实现对接收机数据的提取、WGS-84坐标系的转换、单点误差修正、差分误差修正、轨迹模拟、数据存储等功能。程序界面简洁清晰、使用方便,可用于记录车辆行驶轨迹、快速测量道路线形参数。     

基于预测控制的车辆稳定性研究

设计了以2自由度车辆模型为预测内部模型、以补偿车辆横摆力矩为输出的汽车ESP预测控制器,并结合Matlab/Simulink建立的7自由度整车模型对所设计预测控制器进行了转向阶跃输入和正弦输入的仿真分析。结果表明,该预测控制器能很好控制汽车的横摆角速度和限制质心侧偏角,提高了汽车在高速转向工况下的稳定性,进而验证了所建模型的合理性和控制算法的有效性。     

人机混驾环境下基于深度学习的车辆切入轨迹预测

为保证人机混驾环境下自动驾驶汽车的安全行驶,对周围车辆切入轨迹的预测至关重要.本文首先使用Savitzky-Golay滤波器对大规模采集的自然驾驶数据进行去噪处理,根据准则提取车辆切入片段,建立符合中国道路状况的车辆切入数据集.其次,发挥Bi-LSTM网络能充分利用上下文信息的优点和in-out快捷连接有效减少梯度消失...     

智能车辆动态避障轨迹预测与跟踪控制

为解决智能车辆动态避障路径预测及跟踪问题,文章对动态障碍进行建模并基于三角形面积法引入避障约束,设计代价函数以满足最优预测轨迹输出,同时设计引入侧翻约束的非线性模型预测控制器进行在线最优路径跟踪。通过Matlab进行基于结构化道路下的避障轨迹预测与跟踪控制仿真,仿真试验得出控制车辆在满足避障约束等条件下,可以实现换道超车并到达指定目标点,且加速度变化率（jerk）值小舒适性好。试验结果表明,预测轨迹理想、控制器准确性高且具有一定的鲁棒性。     

道路车辆轨迹级联预测系统的开发与应用

车辆检测与追踪系统的应用环境是动态复杂的,其待检测目标种类多样。环境中的建筑物、广告牌、树木等都会使车辆检测与追踪系统的背景图像复杂难分,天气、光线等因素突变的影响都会使对目标检测与追踪算法的要求更加严格。阐述了道路车辆轨迹级联预测系统的重要性,在硬件整体框图上构建系统平台,逐步分析各模块并开发相应的软件系统;以车辆进弯道前和进弯道后的情况拟合出中心线和右边界变化趋势的一致性,保证了道路车辆的安全性和实时可控性。     

基于最优滑移率的车辆轨迹跟踪控制研究

为了实现智能车辆最优的轨迹跟踪控制,最大程度的利用滑移率和地面附着系数实现智能车辆的动力学控制,文章提出了考虑滑移率的轨迹跟踪控制方法。根据车辆行驶特性,建立动力学方程,计算运动过程中的轮速和横摆角,并结合滑移率对车辆动力学的影响,基于最优滑移率设计了控制系统,以制动工况为例,实现制动车速工况下的最优控制。基于车辆二自由度模型,运用Matlab建立二维空间整车运动轨迹模型,得到车辆运动仿真轨迹。仿真结果验证了数学模型的准确性和正确性。考虑滑移率和车辆动力学的轨迹跟踪控制更具真实准确,文中数学模型及设计的控制系统对车辆跟踪控制有参考价值。     

基于车辆轨迹的驾驶员自由换道行为研究

自由换道行为会对交通流稳定运行产生较大的影响,在换道过程中驾驶员的行为是重要的影响因素。基于车辆运行轨迹的分析,对驾驶员在自由换道过程中的心理行为进行分析,为自由换道模型的构建提供参考依据。