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准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策,从而提高自动驾驶的安全性,促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测,提出了一种交互式意图预测方法。首先,通过将隐马尔可夫模型(HMM)与高斯混合模型(GMM)相结合,在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型,用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后,考虑到交通场景复杂多变的特点,提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹,并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用,所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后,在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证,结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图,结合未来意图推理模型,能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为,由此可提高车辆驾驶的安全性。 相似文献
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文章以伊辛模型为例,首先利用王朗道蒙特卡罗算法构建了完备的数据集,相较于常用的Metropolis算法,避免了在相变点处的临界慢化效应和在低温下无法遍历到所有重要构型的不足。然后运用非监督机器学习方法进行研究:采用主成分分析法与K-means算法处理数据集,采用Calinski-Harabasz指标分析模型相变。最终得到伊辛模型的相变点,与传统方法结果一致。本文方法为使用机器学习研究统计物理中的相变现象提供了一种可行的解决途径。 相似文献
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已有的研究表明,华北克拉通东部的岩石圈地幔在克拉通破坏峰期(早白垩世)时是高度富水的,水化造成的岩石圈强度的显著降低为克拉通破坏提供了前提.古生代以来华北克拉通经历的大洋板块南向、北向和西向的俯冲都可能造成其水化.为了查明造成水化的主导过程,本文对太行山中南段符山早白垩世高镁闪长岩中的橄榄岩包体进行了水含量的测定.数据显示,太行山早白垩世岩石圈地幔的含水量(~40 ppm)远低于华北东部同期的岩石圈地幔(1000ppm).这些结果直观地表明,华北东部早白垩世岩石圈地幔的高水含量主要是由西向俯冲的太平洋板块造成的.从这个角度来说,华北克拉通破坏的主要动力因素可能是太平洋板块俯冲. 相似文献
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Pierre Fuecx 《科学大观园》2014,(12):22-23
正多哈是一座不断给人惊喜的城市。从踏入多哈的科尼什大道开始便令人心醉神迷。科尼什大道是一条与法国蓝色海岸的盎格鲁滨海步行道相仿的海滨大道,全长8千米,沿海湾展开的科尼什大道两旁也种满了棕榈树,不同的是,走在科尼什大道上能感觉来到了22世纪,耸立 相似文献
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随着科技的发展,社会的进步,现代人们对构件要求也越来越高,人们既追求经济效益与构件内在质量,又重视构件外观,这些都是施工过程中需要注意的问题。采用抱箍法,可让施工操作变得简单,节省支架,且减少劳动力数量。本文主要论述抱箍法在道路桥梁施工中的应用。 相似文献
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《南京林业大学学报(自然科学版)》2011,(4):78
《南京林业大学学报(人文社会科学版)》是由南京林业大学主办的人文社会科学类综合性学术期刊。主要报道哲学、文学、经济学、法学、管理学、园林艺术等学科的研究成果,着重体现环境与发展领域 相似文献
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