I detta dokument föreslår vi ett effektivt ramverk för prognostisering av fordonsbanan baserat på återkommande neurala nätverk. I grund och botten är den karakteristiska för fordonets bana annorlunda än för regelbundet rörliga föremål eftersom den påverkas av olika latenta faktorer, inklusive vägstruktur, trafikregler och förarens avsikt. Tidigare state of the art approachs använder sofistikerade fordon beteende modell som beskriver dessa faktorer och härleda den komplexa bana förutsägelse algoritm, vilket kräver en systemdesigner för att utföra intensiv modelloptimering för praktisk användning. Vårt tillvägagångssätt är data-driven och enkel att använda i att det lär sig komplexa beteende hos fordonen från den massiva mängden av bana data genom djup neural nätverksmodell. Den föreslagna bana förutsägelse metod använder den återkommande neurala nätverket kallas lång korttidsminne (LSTM) för att analysera temporal beteende och förutsäga framtida koordinat av omgivande fordon. Det föreslagna systemet ger den sekvens av fordonskoordinater som erhålls från sensormätningar till LSTM och ger den probabilistiska informationen om fordonens framtida placering över beläggningskartan. De experiment som utförts med hjälp av de data som samlats in från landsvägskörning visar att den föreslagna metoden kan ge en tämligen god uppskattning av framtida bana.
Occupancy rutnät närmar sig: En strategi som liknar vår är REF, där de framtida platserna för fordonet förutspås på en beläggning rutnät karta, med resultat visas på en motorväg körning dataset.
Probabilistic vehicle trajectory prediction over occupancy grid map via recurrent neural network
{'venue': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}