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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。
基于时间序列的目标车辆轨迹预测算法
【摘 要】
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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、
【机 构】
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沈阳理工大学汽车与交通学院
【出 处】
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汽车实用技术
【发表日期】
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2020年6期
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