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基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统设计
被引量：
3
1
作者
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
《计算机测量与控制》
2023年第10期115-121,共7页
为提升车辆巡航避障能力,实现对运动目标的精准决策,设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统;利用主控制电路输出的电量信号,调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态,再借助多目标解耦模块,确定目标...
为提升车辆巡航避障能力,实现对运动目标的精准决策,设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统;利用主控制电路输出的电量信号,调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态,再借助多目标解耦模块,确定目标车辆所处巡航位置,完成巡航决策控制系统的主要应用结构设计;建立深度强化学习模型,根据车辆目标数据集定义条件,求解协同参数实际取值范围,实现对车辆巡航位姿的估计;确定坐标转换原则,通过分析多目标量化结果的方式,实现对巡航决策轨迹的按需规划,再联合相关应用设备,完成基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统的设计;实验结果表明,深度强化学习机制作用下,车辆在横、纵及全方位巡航方向上的避障准确度都达到了100%,符合车辆多目标协同巡航决策的实际需求。
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关键词
深度强化学习
车辆
多
目标
协同巡航
决策控制
轨迹跟踪器
多
目标
解耦
协同参数
量化分析
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职称材料
基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
被引量：
2
2
作者
宋俊芳
王菽裕
+1 位作者
薛茹
李莹
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第31期12927-12933,共7页
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新...
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。
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关键词
车辆
多
目标
跟踪
数据关联
行列耦合
IoU相似性度量
KCF
KALMAN滤波
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职称材料
基于最近邻数据关联的车辆多目标跟踪
被引量：
1
3
作者
毕栋
邱子威
《电子技术与软件工程》
2021年第10期196-198,共3页
本文提出一种基于最近邻数据关联算法的车辆多目标跟踪新方法,该方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立检测目标集与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过计算残差得到最佳关联结果,针对不同的关联结果引入卡尔曼滤波完成目...
本文提出一种基于最近邻数据关联算法的车辆多目标跟踪新方法,该方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立检测目标集与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过计算残差得到最佳关联结果,针对不同的关联结果引入卡尔曼滤波完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地获取实时目标轨迹,可以为智能驾驶提供可靠的轨迹数据。
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关键词
车辆
多
目标
跟踪
数据关联
卡尔曼滤波
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职称材料
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
4
作者
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模...
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
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关键词
变结构
多
模型
模糊
多
门限
联合数据关联算法
车辆
多
目标
跟踪
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职称材料
题名
基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统设计
被引量：
3
1
作者
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
机构
河池学院大数据与计算机学院
河池市供电局
出处
《计算机测量与控制》
2023年第10期115-121,共7页
基金
2022年度广西中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0606)。
文摘
为提升车辆巡航避障能力,实现对运动目标的精准决策,设计基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统;利用主控制电路输出的电量信号,调节ACC控制器、MPC轨迹跟踪器、双闭环控制器的实时连接状态,再借助多目标解耦模块,确定目标车辆所处巡航位置,完成巡航决策控制系统的主要应用结构设计;建立深度强化学习模型,根据车辆目标数据集定义条件,求解协同参数实际取值范围,实现对车辆巡航位姿的估计;确定坐标转换原则,通过分析多目标量化结果的方式,实现对巡航决策轨迹的按需规划,再联合相关应用设备,完成基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统的设计;实验结果表明,深度强化学习机制作用下,车辆在横、纵及全方位巡航方向上的避障准确度都达到了100%,符合车辆多目标协同巡航决策的实际需求。
关键词
深度强化学习
车辆
多
目标
协同巡航
决策控制
轨迹跟踪器
多
目标
解耦
协同参数
量化分析
Keywords
intensive learning
vehicle multi-target
cooperative cruise
decision control
track tracker
multi objective decoupling
collaboration parameters
quantitative analysis
分类号
TM461 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
被引量：
2
2
作者
宋俊芳
王菽裕
薛茹
李莹
机构
西藏民族大学信息工程学院
长安大学信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第31期12927-12933,共7页
基金
西藏科技厅自然科学基金(XZ2017ZRG-53(Z),XZ2018ZR G-64)
陕西省教育厅专项科研计划(19JK0887)。
文摘
在复杂交通场景下的车辆多目标跟踪,由于车辆之间较高的相似性和交互性,跟踪算法为了保证精度一般都较为复杂,无法满足智能分析应用需求。为此,结合简单有效的数据关联算法和快速精准的单目标跟踪算法,提出在线数据关联的多目标跟踪新方法。方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立目标与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过行列耦合原则选出最佳关联对作为关联结果,针对不同的关联结果尤其是漏检和严重遮挡的情况,引入KCF算法与Kalman滤波联合完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地解决目标误检、漏检以及严重遮挡情况,并且对目标轨迹的实时准确获取,可以为交通视频智能分析提供可靠的轨迹数据。
关键词
车辆
多
目标
跟踪
数据关联
行列耦合
IoU相似性度量
KCF
KALMAN滤波
Keywords
multi-vehicle tracking
data association
row-column coupling
IoU similarity measure
KCF
Kalman filter
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于最近邻数据关联的车辆多目标跟踪
被引量：
1
3
作者
毕栋
邱子威
机构
湖北汽车工业学院汽车工程师学院
出处
《电子技术与软件工程》
2021年第10期196-198,共3页
基金
湖北省教育厅项目:自动驾驶车辆纵向控制系统研究与设计(编号:B2018071)
湖北汽车工业学院(编号:JY2020051)。
文摘
本文提出一种基于最近邻数据关联算法的车辆多目标跟踪新方法,该方法利用目标检测算法获得的当前目标集,通过关联算法建立检测目标集与已形成轨迹集的关联矩阵,并通过计算残差得到最佳关联结果,针对不同的关联结果引入卡尔曼滤波完成目标轨迹的持续更新。实验表明,本文算法可以很好地获取实时目标轨迹,可以为智能驾驶提供可靠的轨迹数据。
关键词
车辆
多
目标
跟踪
数据关联
卡尔曼滤波
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TP391.41 [交通运输工程—载运工具运用工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
4
作者
王健
曹聪聪
机构
合肥工业大学汽车与交通工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2018年第12期40-43,共4页
文摘
对于道路车辆目标的跟踪,由于其高机动性、杂波密集等特点,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法。但其固有的缺点是计算量会随着目标个数的增多迅速增加,并且其较少的运动模型难以保证跟踪精度,而增加模型个数会引起模型之间的竞争。因此,提出了一种改进的变结构多模型联合数据关联算法(VSMM-JPDA)。理论分析与对比仿真表明:在非机动、机动转弯和直线机动情况下,该算法对目标的跟踪精度都优于固定结构多模型算法,并且运算量大大减少。
关键词
变结构
多
模型
模糊
多
门限
联合数据关联算法
车辆
多
目标
跟踪
Keywords
variable structure multi-model
fuzzy and multi-gate limit
joint data association algorithm
vehicle multi-target tracking
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的车辆多目标协同巡航决策控制系统设计
宋倩
罗富贵
蓝俊欢
《计算机测量与控制》
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于数据关联融合KCF与Kalman滤波的车辆多目标跟踪
宋俊芳
王菽裕
薛茹
李莹
《科学技术与工程》
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
3
基于最近邻数据关联的车辆多目标跟踪
毕栋
邱子威
《电子技术与软件工程》
2021
1
下载PDF
职称材料
4
基于车辆跟踪的数据关联算法研究
王健
曹聪聪
《农业装备与车辆工程》
2018
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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