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基于预测风险场模型的智能车辆换道路径规划: 收藏
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引用; 《湖北汽车工业学院学报》2024年第1期38卷 7-12,17页; 作者：杨正才谷师锐吴浩然孙文湖北汽车工业学院汽车工程学院湖北十堰442002 汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室湖北十堰442002 常州工学院汽车工程学院江苏常州213032; 针对智能车辆行驶环境和表达方式复杂等问题,提出了融合LSTM预测模型的智能车辆预测风险场模型。在传统势场模型基础上,考虑了动态目标行为预测信息,建立动态预测动能场,同时与道路环境中其他风险元素风险场相叠加,构建“预测风险场”...; 针对智能车辆行驶环境和表达方式复杂等问题,提出了融合LSTM预测模型的智能车辆预测风险场模型。在传统势场模型基础上,考虑了动态目标行为预测信息,建立动态预测动能场,同时与道路环境中其他风险元素风险场相叠加,构建“预测风险场”统一模型。通过设计风险场代价函数完成规划轨迹簇的最小代价评估,获得最优路径规划轨迹。为验证该方法的有效性,进行了联合仿真和实车验证。结果表明,预测风险场模型有效表达了复杂行驶环境的交通态势,选取的最优路径提升了其综合安全性。; 来源：详细信息评论

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