公开(公告)号：CN114548495B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202210036198.3

申请日：2022-01-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 尹宝才 ,  黄世雨 ,  王少帆

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/22 ,  G06F17/16 ,  G08G1/01

Abstract: 基于超图模型的车辆控制延误预测方法适用于智能交通领域中的自动驾驶技术。首先，与传统的图模型不同，超图所定义的超边可以连接两个及以上轨迹点，以此来编码轨迹点之间的高阶关系；其次，通过基于多核轨迹相似性的密集邻域搜索来构建超边，更准确地刻画轨迹点之间的连接强度；通过添加路网约束，将预测轨迹约束在道路可行域范围内，进一步提高预测结果的准确性。本发明主要解决的技术问题包括：(a)提高了轨迹预测结果的准确性；(b)降低了参数训练成本；(c)提高了控制延误预测结果的准确性和计算效率。

公开(公告)号：CN114548495A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210036198.3

申请日：2022-01-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 尹宝才 ,  黄世雨 ,  王少帆

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06K9/62 ,  G06F17/16 ,  G08G1/01

Abstract: 基于超图模型的车辆控制延误预测方法适用于智能交通领域中的自动驾驶技术。首先，与传统的图模型不同，超图所定义的超边可以连接两个及以上轨迹点，以此来编码轨迹点之间的高阶关系；其次，通过基于多核轨迹相似性的密集邻域搜索来构建超边，更准确地刻画轨迹点之间的连接强度；通过添加路网约束，将预测轨迹约束在道路可行域范围内，进一步提高预测结果的准确性。本发明主要解决的技术问题包括：(a)提高了轨迹预测结果的准确性；(b)降低了参数训练成本；(c)提高了控制延误预测结果的准确性和计算效率。