一种融合的自动驾驶汽车过街行人轨迹预测方法及系统

本发明提供了一种融合的自动驾驶汽车过街行人轨迹预测方法及系统，包括：根据车载传感器融合算法，获得过街行人运动状态信息、行人个体特征信息及车辆运动状态信息；通过对车载传感器获得的上述状态数据，对社会力模型中的参数进行标定；通过对车载传感器获得的上述状态数据，训练LSTM模型的结构权重和偏置参数；利用社会力模型和LSTM模型分别预测正在过街的行人运动轨迹；通过上述模型预测的运动轨迹和过街行人实际轨迹真值导入到Stacking融合模型，训练结构权重；利用Stacking融合模型输出最优的过街行人未来第一预设时长内的预测轨迹；本发明利用Stacking算法融合社会力模型和LSTM模型，达到减小方差、偏差的效果，从而保证预测轨迹与行人的实际轨迹更加贴近。
上海交通大学
张希 | 陈浩 | 杨文彦 | 金文强 | 刘冶 | 朱旺旺 | 赵柏暄 | 张凯炯 | 刘磊