车辆轨迹预测能够有效降低车辆轨迹突变造成的碰撞风险,是实现安全驾驶的关键技术之一.针对传统轨迹预测算法缺乏对驾驶员意图分析的问题,本文提出了一种融合生成对抗网络和驾驶意图识别的车辆轨迹预测模型.该模型基于生成对抗网络框架预测车辆轨迹,并引入基于深度神经网络的变道意图识别模块识别驾驶员的变道意图.通过在公开数据集NGSIM上与LSTM、S-LSTM、CS-LSTM和S-GAN模型进行对比试验,实验结果表明与其他轨迹预测模型相比,本文提出的CS-DNN-GAN模型具有较好的预测精确度.
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