一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法

    公开(公告)号:CN116959260B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311212627.9

    申请日:2023-09-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法,属于新一代信息技术领域。首先,建立基于图神经网络的驾驶行为预测模型,并定义预测模型的输入和输出。其次,定义驾驶行为预测模型的相关参数。最后,设计驾驶行为预测模型的网络架构,并对其进行训练。本发明提出的方法站在路侧的全局化视角,能够预测多个交通参与者的驾驶行为,有助于提高道路重点区域的行车安全。此外,该方法无需计算车辆动力学模型,计算耗时低,且使用的传感器成(56)对比文件Yafu Tian 等.RSG-GCN: PredictingSemantic Relationships in Urban TrafficScene With Map Geometric Prior.IEEE OpenJournal of Intelligent TransportationSystems.2023,全文.赵海涛;程慧玲;丁仪;张晖;朱洪波.基于深度学习的车联边缘网络交通事故风险预测算法研究.电子与信息学报.2020,(第01期),全文.兰浩然 等.遮挡环境下基于路侧异源雷达融合的多交通目标鲁棒跟踪方法.仪器仪表学报.2022,全文.郑智勇.复杂交通环境下智能车辆高可靠车道级融合定位方法研究.万方学位论文.2023,全文.曹健 等.基于图神经网络的行人轨迹预测研究综述.计算机工程与科学.2023,全文.于秋爽.基于多模型输入的车辆轨迹预测研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑.2022,全文.Chen T 等.Visual Reasoning usingGraph Convolutional Networks forPredicting Pedestrian CrossingIntention.2021 IEEE/CVF InternationalConference on Computer Vision Workshops(ICCVW).2022,全文.

    一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法

    公开(公告)号:CN116959260A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202311212627.9

    申请日:2023-09-20

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多车辆驾驶行为预测方法,属于新一代信息技术领域。首先,建立基于图神经网络的驾驶行为预测模型,并定义预测模型的输入和输出。其次,定义驾驶行为预测模型的相关参数。最后,设计驾驶行为预测模型的网络架构,并对其进行训练。本发明提出的方法站在路侧的全局化视角,能够预测多个交通参与者的驾驶行为,有助于提高道路重点区域的行车安全。此外,该方法无需计算车辆动力学模型,计算耗时低,且使用的传感器成本较低,计算方法清晰,便于大规模推广。

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