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基于長短時記憶網絡的路口轉向意圖預測
王亞偉; 尹慧琳; 伍淑莉; 王杰 同濟大學中德學院; 上海200092
關鍵詞：自動駕駛 運動行為預測 意圖預測 generation
摘要：提出了通用路口車輛行駛意圖預測模型,對其他交通參與者在路口的轉向意圖進行預測。根據駕駛場景對真實數據集NGSim(Next Generation Simulation)進行特征選擇與數據提取,然后使用長短時記憶(LSTM)網絡進行通用模型訓練。結果表明:該模型可以在停車線前10 m預測出車輛是左轉、右轉,還是繼續直行,預測正確率為92. 3%。
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