Abstract Predicting andra trafik deltagare banor är en avgörande uppgift för ett autonomt fordon, för att undvika kollisioner på dess planerade bana. Det är också nödvändigt för många avancerade system för förarassistans, där egofordonets bana också måste förutses. Även om bana förutsägelse inte är en deterministisk uppgift, är det möjligt att peka ut den mest sannolika banan. Detta papper presenterar en ny bana förutsägelse metod som kombinerar en bana förutsägelse baserat på konstant Yaw Rate och acceleration rörelse modell och en bana förutsägelse baserat på manöverigenkänning. Det gynnar noggrannheten i båda förutsägelserna på kort respektive lång sikt. Den definierade Maneuver Recognition Module väljer den aktuella manövern från en fördefinierad uppsättning genom att jämföra mittlinjerna i vägens körfält med en lokal kurvig modell av fordonets väg. Den övergripande metoden testades på förinspelade mänskliga verkliga kördata och resultaten visar att Maneuver Recognition Module har en hög framgångsfrekvens och att den slutliga banan förutsägelsen har en bättre noggrannhet.
I REF kombineras resultaten av ett manöverigenkänningssystem och ett spårningssystem baserat på CTRA-rörelsemodellen.
Vehicle trajectory prediction based on motion model and maneuver recognition
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}