[发明专利]一种基于学习的在线车道变线预测方法及系统在审
| 申请号： | 201710339930.3 | 申请日： | 2017-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN107330356A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏 | 申请（专利权）人： | 开易（北京）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01C21/16 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司11541 | 代理人： | 唐海力,韩来兵 |
| 地址： | 100000 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于学习的在线车道变线预测方法及系统，方法包括通过IMU惯性测量单元中的车道线跟踪器采集车道线信息，并采用粒子滤波器估计所述车道线信息的特征向量，在上述特征向量中采集与车辆相关的基础特征作为车辆状态特征信息，对所述车辆状态特征信息进行特征处理，得到在一时间跨度内连续的信息作为固定长度特征向量，对所述固定长度特征向量通过SVM分类器进行多类别分类，得到的概率权重值作为分类结果，根据分类结果采用贝叶斯滤波器预测意图概率，通过所述意图概率得到车道变道意图预测的结果。本发明基于贝叶斯滤波器，对SVM的多分类结果进行概率估计，弥补了噪声对分类器的影响，进而提高了变车道意图预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 在线 车道 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于学习的在线车道变线预测方法，其特征在于，包括如下步骤：通过IMU惯性测量单元中的车道线跟踪器采集车道线信息，并采用粒子滤波器估计所述车道线信息的特征向量，在上述特征向量中采集与车辆相关的基础特征作为车辆状态特征信息，对所述车辆状态特征信息进行特征处理，得到在一时间跨度内连续的信息作为固定长度特征向量，对所述固定长度特征向量通过SVM分类器进行多类别分类，得到的概率权重值作为分类结果，根据分类结果采用贝叶斯滤波器预测意图概率，通过所述意图概率得到车道变道意图预测的结果。
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