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基于车辆轨迹预测的信号灯调控

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2人评价 学习人数:194 难度:高级 设计师:方班
本报告题目为“基于车辆轨迹预测的信号灯调控”,本次内容选取的时候,在粗略浏览轨迹预测的一篇2019IEEE的文章时,觉得对其研究方向略微感兴趣,本次汇报便以这篇文章提出的基于结构-LSTM网络的自主驾驶环境下道路使用者交互轨迹预测为题,进行关于轨迹预测改善信号灯调控相关方面的讲解。在本次汇报中,学生首首先分析了交通堵塞的原因,希望通过轨迹预测,使得车流量,调控信号灯时长,来环节交通堵塞,接着给大家介绍了路网、轨迹预测有关的基本概念,轨迹处理的第一部分需要对GPS数据进行路网匹配,当下比较流行的是隐马尔可夫模型,LSTM因其出色的时空属性记忆能力被用于车辆轨迹预测,我们的工作中,我们采用并连接多个与空间附近轨迹对应的双层LSTM。特别是,在每个状态更新步骤中,我们为每个SV及其相邻车辆分配一个LSTM,以提取每个历史轨迹的空间时间特征,然后连接这些相邻的LSTM,相互共享其隐藏状态,并分析它们在更深的 LSTM 层中的相互作用,根据该轨迹预测未来的轨迹。学生将根据老师的指导在车辆轨迹预测和信号灯调控领域阅读更多相关的文献。周老师对汇报提出了许多宝贵的意见,并启发式的指点同学后续可以考虑是否有CNN相关的车辆轨迹预测文章,然后确定研究的要点,更好地结合后面要研究的内容。
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