改进LSTM模型提升车辆轨迹预测精度：行为识别与优化策略

本文主要探讨了基于LSTM的动态环境车辆轨迹预测在无人驾驶技术中的重要性，特别是在提升智能车辆安全性与舒适性方面的作用。针对现有方法在预测精度上的不足，作者提出了两个关键创新点： 1. 改进的LSTM车辆行为识别模型：首先，作者改进了传统的LSTM分类模型，开发出一个新型的LSTM分类模型，用于识别车辆的行为。这个改进模型相较于传统的机器学习方法、多层感知器(MLP)模型和标准LSTM模型，具有更高的车辆行为识别精度。通过对比实验，证明了新模型在行为识别方面的优越性能。 2. 结合行为识别的轨迹预测模型与优化算法：在行为识别模型的基础上，作者构建了一个融合车辆自身状态信息、行为信息和交互信息的轨迹预测模型。利用LSTM的长期记忆特性，该模型能够更好地理解车辆运动模式。此外，还提出了一种加速度推算轨迹优化算法，旨在进一步提高预测轨迹的准确性。实验证明，这种结合策略在NGSIM数据集上的仿真实验中，相对于不考虑行为识别和直接输出预测的传统方法，性能明显提升。 3. 实车实验验证：为了验证理论成果的实际应用价值，文章进行了实车实验。首先收集了实际车辆数据，然后使用这些数据训练行为识别和轨迹预测模型。通过将模型移植到智能车上并进行实地测试，结果显示所提出的预测方法在实车环境下也表现出良好的效果。 总结来说，本文的关键贡献在于提出了一种新颖的基于改进LSTM的车辆行为识别和轨迹预测系统，以及优化算法，这不仅提高了预测精度，也为智能车辆在复杂道路环境中安全行驶提供了强有力的支持。通过实车实验的验证，证明了这种方法的有效性和实用性，对于推动无人驾驶技术的发展具有重要意义。