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基于知识图谱与贝叶斯推理的车道变换预测:自动驾驶决策与乘坐舒适性评估
Decision Making and Ride Comfort Evaluation Based on Lane-Change Prediction for Autonomous Vehicles
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研究在CARLA仿真风险汇入场景中评估将基于知识图谱嵌入与贝叶斯推理的车道变换预测接入自动驾驶决策的效果,预测模型可提前约3-4秒预判周边车辆变道。反应式驾驶在代表性记录中发生碰撞并伴随急减速,而基于预测的纵向与横向策略均避免碰撞,碰撞前峰值减速度分别降低31.5%和91.0%。研究还用基于ISO 2631-1的水平振动估计给出乘坐舒适性评估。
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