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基于lstm网络的车辆轨迹预测研究与实现

基于LSTM网络的车辆轨迹预测研究与实现

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作者：汪特特华东师范大学

学位级别：硕士

随着科技的发展,汽车行业也迎来了迅速的发展,汽车拥有量也在迅速的增加,由此而引发的交通拥堵和交通安全问题也逐渐凸显出来了。于是人们想到了先进的自动驾驶技术,试图利用自动驾驶技术来解决一些交通问题。目前通过众多的交通事故案... 详细信息

随着科技的发展,汽车行业也迎来了迅速的发展,汽车拥有量也在迅速的增加,由此而引发的交通拥堵和交通安全问题也逐渐凸显出来了。于是人们想到了先进的自动驾驶技术,试图利用自动驾驶技术来解决一些交通问题。目前通过众多的交通事故案可以发现,很多情况都与驾驶员疏忽和没能及时预判道路中各种道路参与者的行驶轨迹等有着重要的关联性。因此如果我们可以提前一定的时间预判道路情况,预测出道路参与者的行驶轨迹,那么就可以减少许多交通事故的发生。为此本文对道路参与者中的车辆轨迹做了相关研究。由于目前已有的一些轨迹预测算法,预测精度还不是很高,依然有一定的提升空间。所以本文先对基于神经网络的轨迹预测方法做了相关研究,然后又设计实现了轨迹预测系统。本文涉及的工作主要如下:1.通过对原始数据集的处理,使数据更加的合理与准确。剔除一些异常数据对模型训练精度的影响,从而提高预测的准确率。2.将GWO算法运用到循环神经网络lstm模型中,添加了模型参数确定模块,提出GWO-lstm模型预测方法。然后对GWO算法进行改进,提出DLHGWO-lstm模型预测方法。对于预测过程中与当前间隔较久的数据相关性小以及预测过程中存在的误差积累问题,提出添加滑动窗口的处理方法,并且运用PACF方法设计了滑动窗口定阶模块,来确定滑动窗口的长度即阶数。3.设计与实现了基于神经网络的预测系统,并进行一系列的实验测试,验证了系统的流畅性与可用性。该系统具备以下特点:(1)该系统预留了预测模型接口,可以非常方便的更换与增加预测模型,非常有利于今后的继续研究工作。(2)使用Web Socket全双工通信协议,实现了信息的双向快速安全传输。(3)使用Three.js 3D渲染技术,渲染Web页面显示效果,增强了系统的使用体验感和视觉感。最后通过对比实验,与de模型等其他模型的进行对比,证实了本文的方法可以将预测精度提升5%左右。最后对实现的轨迹预测系统进行测试验证实验,验证了系统达到了预期效果。

关键词：自动驾驶技术轨迹预测 lstm de-lstm DLHGWO-lstm

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