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智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势

杨智勇 杨俊 欧明辉 周瑜

重庆理工大学学报2024,Vol.38Issue(17):1-13,13.
重庆理工大学学报2024,Vol.38Issue(17):1-13,13.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2024.09.001

智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势

Research status and trend of trajectory prediction for intelligent connected vehicles

杨智勇 1杨俊 2欧明辉 3周瑜4

作者信息

  • 1. 重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331||重庆工程职业技术学院 大数据与物联网学院,重庆 402260
  • 2. 重庆师范大学 计算机与信息科学学院,重庆 401331
  • 3. 重庆工程职业技术学院 大数据与物联网学院,重庆 402260
  • 4. 重庆工程职业技术学院 财经与旅游学院,重庆 402260
  • 折叠

摘要

Abstract

As a key technology on intelligent connected vehicles,trajectory prediction plays an important role in ensuring vehicle safety and preventing traffic accidents.Based on the existing trajectory prediction methods,the mathematical model,data set and evaluation index of trajectory prediction are presented in this paper.Then,the current research of trajectory prediction is introduced,and the data-driven trajectory prediction methods such as deep learning and reinforcement learning are reviewed.Meanwhile,the network model structure,advantages and applicable scenarios of existing research methods are compared and analyzed with the view of space-time modeling,interactive information and scene context.Finally,the research trend of multi-agent and multi-modal trajectory prediction and the future trend of trajectory prediction combined with large language model are further discussed.

关键词

自动驾驶/轨迹预测/数据驱动/数据集/评价指标

Key words

automatic driving/trajectory prediction/agent/data set/evaluation index

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨智勇,杨俊,欧明辉,周瑜..智能网联汽车轨迹预测研究现状与趋势[J].重庆理工大学学报,2024,38(17):1-13,13.

基金项目

重庆市自然科学基金项目(cstc2021ycjh-bgzxm0088) (cstc2021ycjh-bgzxm0088)

重庆市高校创新研究群体项目(CXQT21032) (CXQT21032)

重庆市教育委员会科学技术研究计划项目(KJZD-M202303401) (KJZD-M202303401)

重庆理工大学学报

OA北大核心

1674-8425

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