基于軌跡預(yù)測的駕駛意圖識別
摘 要：駕駛意圖識別對于確保交通安全和提升交通效率至關(guān)重要。為實現(xiàn)對未來車輛駕駛意圖的預(yù)測，本研究基于軌跡預(yù)測與駕駛意圖識別方法，選用Argoverse公開數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集，并提出了一種結(jié)合VectorNet軌跡預(yù)測模型和隨機森林分類模型的駕駛意圖識別方法，實現(xiàn)對未來3s的駕駛意圖識別。為驗證該方法的有效性，本文將新提出的VectorNet-隨機森林模型與LSTM-隨機森林模型進行了對比，結(jié)果表明本文方法的效果更佳。（剩余4542字）