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公开(公告)号:CN116863561A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310664213.3
申请日:2023-06-06
Applicant: 长安大学
IPC: G07C5/08 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于数据驱动模态表征与区域注意力的多模轨迹预测方法,该方法将衡量车辆交互用强度的标准重新定义为目标车辆的意图,并构造了IRA模块来将注意力分配到位于不同区域的周围车辆,注意力矩阵用于加权聚合不同区域的交互,可以在更大范围内对非局部交互进行建模,而不会引入与周围无关车辆产生的噪声;构造了DIM模块,DIM模块综合考虑了同一机动类型轨迹的模态共性和个性,并以数据驱动的方式进一步学习了轨迹的个性化高维模态表征,从而指导模型输出更准确合理的多模态轨迹。
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公开(公告)号:CN119239651A
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202411504054.1
申请日:2024-10-25
Applicant: 长安大学
IPC: B60W60/00 , B60W50/00 , B60W40/105
Abstract: 本申请涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种基于时空解耦的自动驾驶运动规划控制系统及车辆。该控制系统包括:运动规划单元、控制指令生成单元以及运动控制单元。运动规划单元,用于获取车辆的状态信息、环境感知信息以及行为预测数据,根据车辆的状态信息、环境感知信息以及行为预测数据分层规划出车辆的运动路径以及运动速度;控制指令生成单元,用于以期望行驶轨迹为目标,生成对应的运动控制指令;运动控制单元,用于根据运动控制指令对车辆的各执行机构进行对应的控制,以完成车辆自动驾驶。可以看出,本申请中将轨迹规划问题分解为运动路径规划和速度规划两个子问题,提高了系统的数据处理效率和响应速度,以满足复杂交通环境的响应需求。
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