关于LSTM在动态环境下车辆轨迹预测的研究论文

简介：
本文探讨了长短期记忆网络（LSTM）在非静态环境中的应用，专注于提高车辆行驶路径预测的准确性与实时性。通过分析复杂交通场景中车辆行为模式，研究旨在优化自动驾驶系统及智能交通管理中的决策制定过程。 车辆轨迹预测是无人车技术研究的重要领域之一，对智能汽车周围环境中的车辆运动进行精确预测有助于提升行驶的安全性和舒适性。鉴于现有方法在预测精度上的不足，本段落提出了一种改进的LSTM（长短期记忆网络）分类模型来识别车辆行为，并在此基础上构建了一个结合了车辆自身状态、行为和互动信息的轨迹预测模型。此外，还引入了一种通过加速度计算优化路径的方法，以提高预测路径的准确性。 文章的主要贡献如下： 1. 提出并实现了基于改进LSTM分类模型的车辆行为识别方法，在传统LSTM的基础上进行了优化，并与传统的机器学习算法、MLP（多层感知器）模型以及未改进的传统LSTM模型相比，取得了更佳的表现。 2. 在此基础上，提出了一种结合了LSTM和车辆行为识别技术的轨迹预测模型。同时，设计了一个利用加速度进行路径优化的新方法，并通过NGSIM数据集进行了模拟实验验证。结果显示，在与不考虑车辆行为识别的方法及直接输出预测结果的方法相比时，该研究方案表现出更优的效果。 这些创新点为提高无人驾驶汽车在复杂交通环境下的性能提供了新的思路和技术支持。