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基于深度学习的自动驾驶车辆速度预测与驾驶行为建模.docx

更新时间：2026-08-11 08:58:39 大小：38K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：深度学习自动驾驶速度预测驾驶行为建模时序预测 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于深度学习的自动驾驶车辆速度预测与驾驶行为建模

摘要：车辆速度预测与驾驶行为建模是自动驾驶场景理解与预测的重要技术，通过分析车辆的历史运动轨迹与环境信息，预测车辆未来的速度变化与驾驶行为。本文系统分析了基于深度学习的车辆速度预测与驾驶行为建模方法，涵盖时序预测模型、行为分类模型、交互感知模型以及多模态预测，深入探讨了速度预测与行为建模在自动驾驶决策规划中的工程应用。

一、引言

在自动驾驶决策规划中，预测周围车辆的未来速度与驾驶行为是做出安全决策的前提。周围车辆是否即将减速、是否即将变道、是否即将加速，这些预测信息直接影响自车的决策。基于深度学习的车辆速度预测与驾驶行为建模通过分析车辆的历史轨迹、周围环境与交互关系，预测车辆未来的速度变化与行为意图。2026年，车辆速度预测与行为建模已成为自动驾驶预测系统的标准功能，在量产车型中得到了广泛应用。

二、时序预测模型

2.1 LSTM

LSTM长短期记忆网络是时序预测的经典方法，通过门控机制捕获时间序列中的长距离依赖关系。LSTM在车辆速度预测中应用广泛，能够从历史速度数据中预测未来的速度变化。

2.2 Transformer

Transformer在时序预测中的应用通过自注意力机制在全局范围内建模时间步之间的依赖关系，在长时域预测中的精度优于LSTM。Transformer在车辆轨迹预测与速度预测中表现出色。

三、行为分类模型

3.1 变道意图预测

行为分类模型通过分析车辆的运动特征与周围环境，预测车辆是否即将变道。变道意图预测的输入包括车辆的横向速度、横向加速度、转向灯状态、与车道线的距离等。

3.2 转弯意图预测

转弯意图预测通过分析车辆在路口区域的运动特征，预测车辆是否即将转弯。转弯意图预测在路口通行场景中具有重要作用，提前预判周围车辆的转弯意图，可以避免碰撞。


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