Sammanfattning av denna webbsida: Att köra genom dynamiska trafikscenarier är en mycket utmanande uppgift för autonoma fordon, särskilt på stadsvägar. Förutsägelse av omgivande fordon körbeteenden spelar en avgörande roll i autonoma fordon. De flesta traditionella modeller för att förutsäga körbeteende fungerar endast för ett specifikt trafikscenario och kan inte anpassas till olika scenarier. Dessutom ansågs inte tidigare körkunskaper vara tillräckliga. I denna studie föreslås ett nytt scenario-adaptivt tillvägagångssätt för att lösa dessa problem. En ny ontologimodell utvecklades för att modellera trafikscenarier. Kontinuerliga funktioner i körbeteendet lärdes av Hidden Markov Models (HMMs). Därefter konstruerades en kunskapsbas för att specificera modellanpassningsstrategierna och lagra sannolikheter som var baserade på scenariots egenskaper. Slutligen, målfordonets framtida beteende förutspåddes med tanke på både en posteriori sannolikheter och en priori sannolikheter. Det föreslagna tillvägagångssättet har utvärderats tillräckligt med ett verkligt självständigt fordon. Tillämpningsområdet för traditionella modeller kan utvidgas till en rad olika scenarier, medan förutsägelsens prestanda kan förbättras genom att hänsyn tas till kunskap på förhand. För körfältsförändrande beteenden kan tidshorisonten förlängas med upp till 56 % (0,76 s) i genomsnitt. Samtidigt kan den långsiktiga prediktionsprecisionen ökas med över 26 %.
Icke desto mindre måste AV driva genom dynamiskt föränderliga miljöer där en mångfald av scenarier förekommer över tid REF.
A Scenario-Adaptive Driving Behavior Prediction Approach to Urban Autonomous Driving
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}