CN114299607B 一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法 （南京理工大学）_第1页
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一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度本发明公开了一种基于自动驾驶汽车的人帮助自动驾驶车辆根据行人当前运动状态获取其未来可能状态集合，并通过GCN图卷积神经网融合提升了人车碰撞判断结果的准确性与可信2步骤2、获取自动驾驶车辆前方行人的运动参数，基于步骤5、通过训练好的GCN模型预测行人在不同数据组合下的3而通过交叉匹配确定n3组行人可能状态的三维向4定每一条不会发生碰撞的行人未来轨迹与车辆未来轨迹的最小会遇距离y，并基于各轨迹8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法5传统的行人轨迹单模态预测造成的碰撞冲突预测精度低以及无法预测可能产生的过街行动驾驶车辆决策模块与路径规划模块提供精确的数据基础，进一步提高自动驾驶的智能6[0015](1)本发明的技术方案在轨迹预测阶段考虑了行人速度方向可突变的特点，构建[0016](2)本发明的技术方案采用GCN图卷积神经网络预测行人[0017](3)本发明的技术方案在冲突危险度估计方法中综合考虑了碰撞风险与两者最短7[0035]其中，μi与∑i是第i个高斯混合成分的参数，k＝3，αi＞0为相应的混合系数，a-1,8负σ为取值区间，获取其联合高斯分布中的所有可能速度、加速度及航向角集合及联合概[0058]将所得可能速度、加速度及航向角集合区间及联合概率区间分别平均分为n个部[0063]所述池化层指将输入的图像划分为若干个矩形区域，对9ρ;可拓域Φ2的边界范围，根据步骤6确定的加权平均最小会遇距离y和综合碰撞概率[0104]其中，μi与∑i是第i个高斯混合成分的参数，k＝3，αi＞0为相应的混合系数，负σ为取值区间，获取其联合高斯分布中的所有可能速度、加速度及航向角集合及联合概[0128]将所得可能速度、加速度及航向角集合区间及联合概率区间分别平均分为n个部[0133]所述池化层指将输入的图像划分为若干个矩形区域，对ρ;可拓域Φ2的边界范围，根据步骤6确定的加权平均最小会遇距离y和合碰撞

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