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基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法
被引量:
14
1
作者
袁朝春
宋金行
+3 位作者
何友国
JIE Shen
陈龙
翁烁丰
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2021年第1期1-8,共8页
针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分...
针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图的预测轨迹.通过人车交汇特性建立不同行人轨迹类别的预估安全距离模型,并基于道路行人轨迹预测,设计行人主动避撞算法.结果表明:行人动作特征变化时,基于动作特征分析的行人轨迹预测算法,预测的轨迹能够提前对行人的轨迹变化做出预测,有效保障了道路行人的安全性;提出的轨迹特性分类可较好地表述混杂环境下的人车交汇情况,主动避撞算法在提高行人和无人驾驶汽车行驶安全性的同时,确保了制动减速过程的平缓性和交通流的通畅性.
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关键词
无人驾驶汽车
卷积神经网络
卡尔曼滤波
轨迹预测
安全距离模型
行人主动避撞算法
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职称材料
题名
基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法
被引量:
14
1
作者
袁朝春
宋金行
何友国
JIE Shen
陈龙
翁烁丰
机构
江苏大学汽车工程研究院
密歇根大学迪尔本分校计算机科学与信息科学系
出处
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2021年第1期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51775247)。
文摘
针对传统轨迹预测算法无法深入挖掘行人行走意图信息,不能提前对行人轨迹做出提前预判,导致无人驾驶汽车主动避撞算法存在缺陷等问题,通过车载传感器获取道路行人图像信息和位置信息,并基于卷积神经网络对道路行人动作特征进行识别,分析其行走意图.利用卡尔曼滤波算法获取状态估计的预测值,结合行人主观意图进行修正,输出符合行人主观意图的预测轨迹.通过人车交汇特性建立不同行人轨迹类别的预估安全距离模型,并基于道路行人轨迹预测,设计行人主动避撞算法.结果表明:行人动作特征变化时,基于动作特征分析的行人轨迹预测算法,预测的轨迹能够提前对行人的轨迹变化做出预测,有效保障了道路行人的安全性;提出的轨迹特性分类可较好地表述混杂环境下的人车交汇情况,主动避撞算法在提高行人和无人驾驶汽车行驶安全性的同时,确保了制动减速过程的平缓性和交通流的通畅性.
关键词
无人驾驶汽车
卷积神经网络
卡尔曼滤波
轨迹预测
安全距离模型
行人主动避撞算法
Keywords
autonomous
vehicle
convolutional
neural
network
Kalman
filtering
trajectory
prediction
safety
distance
model
active
collision
avoidance
algorithm
for
pedestrian
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于行人轨迹预测的无人驾驶汽车主动避撞算法
袁朝春
宋金行
何友国
JIE Shen
陈龙
翁烁丰
《江苏大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
北大核心
2021
14
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