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公开(公告)号：CN115179959B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210839912.2
申请日：2022-07-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于行驶道路自适应更新阈值的智能驾驶车辆行为预测方法，基于车辆感知系统获取当前驾驶环境中的道路结构实体；从自车感知范围内筛选出目标车辆；基于选定的目标车辆，选取周边交互车辆；输入目标车辆行驶状态信息以及周围环境信息到车辆行为预测模型，获得各个行为动作的概率矩阵；根据目标车辆周围交互车辆信息，计算碰撞时间TTC和制动时间TTB用于评估各车道交通状况。根据评估结果更新各个行为动作的确信阈值修正系数，并输出修正后的预测行为结果。本发明能够结合周围变化的道路环境，优化目标车辆以及交互车辆的选择，自适应更新确信阈值，提高车辆行为预测的精确性。
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公开(公告)号：CN116552563A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310400191.X
申请日：2023-04-14
Applicant: 福州大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/09 , B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于分层滚动优化的自动驾驶多任务协调决策方法，利用自动驾驶车辆环境状态信息作为强化学习决策框架的输入，将驾驶目标规划为多个驾驶任务的衔接，以实现多任务间的协调；将各个驾驶任务分别具体化为控制动作，但仅执行第一个驾驶任务的控制动作；然后滚动向前进入下一时间步，基于更新的自动驾驶车辆环境状态信息再次进行规划和控制动作的执行；如此反复进行规划，实现滚动优化决策。该方法能够进行多驾驶任务协调，适用于复杂驾驶场景中的自动驾驶长期决策。
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公开(公告)号：CN115179959A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210839912.2
申请日：2022-07-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于行驶道路自适应更新阈值的智能驾驶车辆行为预测方法，基于车辆感知系统获取当前驾驶环境中的道路结构实体；从自车感知范围内筛选出目标车辆；基于选定的目标车辆，选取周边交互车辆；输入目标车辆行驶状态信息以及周围环境信息到车辆行为预测模型，获得各个行为动作的概率矩阵；根据目标车辆周围交互车辆信息，计算碰撞时间TTC和制动时间TTB用于评估各车道交通状况。根据评估结果更新各个行为动作的确信阈值修正系数，并输出修正后的预测行为结果。本发明能够结合周围变化的道路环境，优化目标车辆以及交互车辆的选择，自适应更新确信阈值，提高车辆行为预测的精确性。
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