Resumen

Con el fin de realizar una predicción precisa de la trayectoria del vehículo en un entorno dinámico, se propone un modelo de predicción de la trayectoria del vehículo LSTM unidireccional y bidireccional (UB-LSTM) combinado con el reconocimiento del comportamiento y, a continuación, se propone un algoritmo de optimización de la trayectoria de aceleración. En primer lugar, la información interactiva con los vehículos circundantes se obtiene mediante cálculo, a continuación, el modelo de reconocimiento del comportamiento del vehículo se establece mediante el uso de LSTM, y la información del vehículo se introduce en el modelo de reconocimiento del comportamiento para identificar el comportamiento del vehículo. A continuación, se establece el modelo de predicción de trayectoria basado en LSTM unidireccional y bidireccional, y el comportamiento del vehículo identificado y la información de entrada del modelo de reconocimiento de comportamiento se introducen en el modelo de predicción de trayectoria para predecir la velocidad horizontal y vertical y las coordenadas del vehículo en los próximos 3 segundos. Se realizan experimentos con conjuntos de datos NGSIM, y los resultados experimentales muestran que el error cuadrático medio (ECM) entre la trayectoria predicha y la trayectoria real obtenida por este método es de 0,124, lo que supone un 97,2% menos que el del método que no tiene en cuenta el comportamiento del vehículo y predice directamente la trayectoria. La pérdida de la prueba es de 0,000497, un 95,68% inferior a la del método que no tiene en cuenta el comportamiento del vehículo. La trayectoria predicha está obviamente optimizada, más próxima a la trayectoria real, y el rendimiento es más estable.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:comportamiento del vehículo, modelo de reconocimiento del comportamiento, modelo de predicción de la trayectoria, trayectoria, lstm bidireccional, trayectoria real, algoritmo de optimización de la trayectoria de aceleración, modelo de reconocimiento del comportamiento del vehículo, modelo de predicción de la trayectoria del vehículo, conjuntos de datos ngsim
• Keywords:vehicle behavior, behavior recognition model, trajectory prediction model, trajectory, bidirectional lstm, actual trajectory, acceleration trajectory optimization algorithm, vehicle behavior recognition model, vehicle trajectory prediction model, ngsim data sets