面向自動(dòng)駕駛汽車的信號(hào)交叉口行人多模態(tài)軌跡預(yù)測(cè)方法

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摘 要：為了提高自動(dòng)駕駛汽車在人車混行交叉口場(chǎng)景下的行車安全性，提出了一種面向自動(dòng)駕駛汽車的信號(hào)交叉口行人多模態(tài)軌跡預(yù)測(cè)方法?？紤]社會(huì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型（SGAN）的社會(huì)屬性，將行人歷史軌跡作為輸入，通過(guò)生成器與判別器交替訓(xùn)練，采用交叉熵?fù)p失函數(shù)進(jìn)行模型優(yōu)化，提出基于SGAN的行人軌跡預(yù)測(cè)模型；建立行人自驅(qū)力、行人間交互力、斑馬線邊界力和信號(hào)燈作用力的4種約束力模型，提出基于社會(huì)力模型（SFM）的行人軌跡預(yù)測(cè)模型，采用粒子群算法對(duì)SFM的不可測(cè)量參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定；基于AdaBoost算法對(duì)SGAN和SFM的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，通過(guò)多個(gè)弱學(xué)習(xí)器迭代訓(xùn)練并動(dòng)態(tài)優(yōu)化各模型權(quán)重，以提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；實(shí)驗(yàn)基于西安市某交叉口行人數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。（剩余12913字）