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文档简介

目标运动预测-基于行为的运动模型预测项目三汽车决策控制系统任务6路径规划系统主讲人：杨时川智能网联汽车技术课程导入通过了解运动模型的行为，可以更好地预测未来的移动轨迹，从而做出更加安全和智能的驾驶决策。学习目标基于轨迹原型的方法01基于驾驶行为或意图估计的方法02了解它们的原理、优势和应用场景03学习任务通过案例分析和实践探究，掌握如何应用这两种方法来预测目标的运动轨迹01激活旧知在智能汽车中，为什么需要进行目标运动预测？预测其他车辆、行人或障碍物可能的运动轨迹自动驾驶系统中决策和控制模块的重要组成部分通过预测周围物体的未来运动，智能汽车可以更好地做出决策并规划行驶路径，确保行驶的安全性和顺畅性。探索新知基于行为的预测

所有运动物体（车辆、行人、动物等等）的运动都是一组运动行为的组合。基于行为的预测探索新知基于行为的预测巡航左转跟车超车停车探索新知基于行为的预测沿着人行横道运动沿着人行道上运动探索新知基于行为的运动模型基于行为的运动模型的轨迹预测依赖于提前对驾驶员期望行为的识别，如果能够识别驾驶员的驾驶意图，那就可以假设预测的未来轨迹是与行为相匹配的。探索新知基于行为的运动模型基于轨迹原型基于驾驶意图估的行为这种提前识别，使该方法预测的轨迹比基于物理的运动模型更具有相关性和可靠性基于行为的运动模型探索新知轨迹原型其思想是路网中的车辆轨迹可以归类为一簇有限的集群，每一种路径集对应一种典型的运动模式。轨迹原型探索新知轨迹原型通过对数据的训练和学习，可以得到轨迹原型中的运动模式，随后的预测便可以在在线给定部分轨迹时找到最近似的运动模式，并从轨迹原型中提取轨迹作为未来的运动预测。探索新知驾驶行为/意图估计和行为提取估计驾驶员的行为意图（在停止线的等待，跟车，执行左转），然后预测与所识别的行为对应的可能操作的、连续的物理状态。优势：不用去匹配提前观测到的部分轨迹探索新知驾驶行为/意图估计和行为提取采用提取更高层次的特征来识别行为，使得任意布局的学习模型实现起来更为容易，表达方式可以是随机的或是几何的形式。(a)RRT

(b)

高斯过程

(c)随机可达集探索新知驾驶行为/意图估计和行为提取在实践中，对车辆的运动对立于其他车辆的假设是不成立的。各车辆共享路权，一辆车的行为势必影响其他车辆的行为，在道路交叉口的车辆内部关联更为强烈，优先级规则迫使车辆必须考虑其他车辆正在执行的行为。即时检测小测试基于行为的运动模型预测方法有哪两种？分别讲一讲它们的原理和优势。小结目标运动预测-基于行为的运动模型预测基于轨迹原型的方法：通过归类轨迹为一簇集群来预测未来运动

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