[发明专利]一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法有效

专利信息
申请号: 202011324075.7 申请日: 2020-11-23
公开(公告)号: CN112373483B 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 蔡锦康;赵蕊;邓伟文;丁娟 申请(专利权)人: 浙江天行健智能科技有限公司
主分类号: B60W40/105 分类号: B60W40/105;B60W30/095;B60W50/00;G06F30/27;G06N3/08;G06N3/02
代理公司: 苏州根号专利代理事务所(普通合伙) 32276 代理人: 仇波
地址: 314000 浙江省嘉兴市经济技术开*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于前向神经网络的车辆速度和转向预测方法,该预测方法的步骤包括:进行模拟驾驶试验并采集车辆数据,所述车辆数据包括与前车的距离、车速、方向盘转角和转向信号;建立前向神经网络模型,使用采集的车辆数据训练前向神经网络模型,并经过测试合格后,获得用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型;根据车辆与前车的距离、车速、方向盘转角和转向信号,通过所建立的用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型模型进行车辆速度和转向的预测。通过模拟驾驶试验采集车辆行驶相关数据,建立用于预测车辆速度和转向的前向神经网络模型,可用于同时预测车辆速度和方向盘转角,具有对数据要求低,计算量小的优点。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 车辆 速度 转向 预测 方法
【主权项】:
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