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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。 相似文献
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mTOR/P70S6K信号通路在宫颈癌组织中的表达及其临床意义 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 研究mTOR/P70S6K信号通路中哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)及其底物激酶(P70S6K)在宫颈癌中的表达及其在宫颈癌发生发展中的作用.方法 用RT-PCR和免疫组织化学法检测正常宫颈、宫颈癌中mTOR和P70S6K激酶的表达.结果 与正常组织相比,宫颈癌中的mTOR和P70S6K激酶在mRNA及蛋白水平表达均显著增加(P<0.05),且两者的表达具有显著的正相关性(r=0.746,P<0.001).结论 mTOR/P70S6K信号转导通路在介导宫颈癌的发生、发展的过程中起到重要作用. 相似文献
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中国网络舆情研究的历史回顾与反思——基于CNKI、CSSCI高被引论文观察 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于CSSCI、CNKI两大主流数据库对近十年来我国网络舆情研究的相关学术论文进行梳理与归纳。通过对两大数据库中网络舆情被引证的现状,找出近十年来网络舆情高被引论文,比较两个数据库的引证特点,并对发现的网络舆情高被引论文的领域分布、年代分布、学科分布等数据进行分析,以厘清中国网络舆情研究的基本研究议题,并指出当前中国网络舆情研究中存在的一些共性问题。 相似文献
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