【摘 要】
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自动驾驶已经成为智慧交通领域的主要研究方向,而如何应对复杂的交叉路口环境是自动驾驶汽车所面临的一大难题。一方面,自动驾驶汽车在交叉路口时往往并不能准确预判出其它车辆的行驶轨迹,威胁到了行驶安全;另一方面,自动驾驶汽车可以通过网联协作穿过交叉路口,从而提高交通通行效率、降低交通拥堵。针对以上问题,本文致力于研究交叉路口场景下的车辆轨迹预测技术,并研究了自动驾驶汽车以车队的形式协同通过交叉路口的问题。
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自动驾驶已经成为智慧交通领域的主要研究方向,而如何应对复杂的交叉路口环境是自动驾驶汽车所面临的一大难题。一方面,自动驾驶汽车在交叉路口时往往并不能准确预判出其它车辆的行驶轨迹,威胁到了行驶安全;另一方面,自动驾驶汽车可以通过网联协作穿过交叉路口,从而提高交通通行效率、降低交通拥堵。针对以上问题,本文致力于研究交叉路口场景下的车辆轨迹预测技术,并研究了自动驾驶汽车以车队的形式协同通过交叉路口的问题。首先,本文提出了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的车辆轨迹预测模型。该模型将LSTM单元应用到生成对抗网络的生成器与鉴别器中,以此对车辆的轨迹信息进行编码和解码。同时,为了确保生成对抗网络能够将车辆之间的交互作用参考到轨迹预测的结果中,该模型提出了一种交互池化模块,可以充分提取车辆之间的交互信息。为了验证模型的性能,本文在Argoverse数据集上将该模型与基于RNN的预测模型以及基于LSTM的预测模型等进行了对比实验,结果表明,相较于其他模型,该模型有着更低的均方误差。本文研究了交叉路口场景中协同车队的组建与拆分模型,提出了一种基于相邻车辆间车头时距和快速随机搜索树(Rapid-exploration Random Tree,RRT)的车队组建、拆分和路径规划算法。此外,本文还提出了一种重规划技术,使得该算法能够适应动态变化的交通环境。最后,本文在Veins仿真框架上搭建了仿真平台,结合实际场景,对模型的性能进行了评估。仿真的结果表明,本文的车队协同模型能够有效提升交叉路口的通行效率。
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