[发明专利]基于相空间重构的自动驾驶汽车深度神经网络预测模型系统及建立方法在审
| 申请号： | 202110351401.1 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113177258A | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 蔡英凤;滕成龙;陈龙;王海;孙晓东;熊晓夏;孙晓强 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了基于相空间重构的自动驾驶汽车深度神经网络预测模型系统及建立方法。在平面单轨模型PSTM的基础上建立历史序列输入和未来序列输出的车辆动力学相空间重构模型VDPSRM，再建立用于收集和存储真实车辆驾驶数据的获取和存储模块RVDDM，使用虚假最近邻计算模块FNNCM计算各典型驾驶工况下驾驶数据序列随延时的虚假最近邻，求取车辆动力学相空间重构模型中的嵌入维数m和每个时步的延迟时间τ，使用平均互信息计算模块AMICM计算各典型驾驶工况下驾驶数据序列的延时互信息，求取车辆动力学相空间重构模型中的预测维数n，构造深度神经网络模块DNNM学习相空间重构模型的重构映射G |
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| 搜索关键词： | 基于 相空间 自动 驾驶 汽车 深度 神经网络 预测 模型 系统 建立 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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