Decision Making and Ride Comfort Evaluation Based on Lane-Change Prediction for Autonomous Vehicles换道预测集成决策:碰撞前峰值减速度纵向降31.5%、横向降91.0%
换道预测集成决策:碰撞前峰值减速度纵向降31.5%、横向降91.0%
用知识图谱嵌入+贝叶斯推理提前3-4秒预测换道,量化纵向/横向决策的减速度与舒适性收益,为预测性自动驾驶决策提供实证。

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(暂无权威综述覆盖本领域,以下总结基于站内 16 篇前沿论文与博客归纳,覆盖端到端驾驶、感知与 BEV、仿真与世界模型、VLA、数据闭环、Robotaxi 运营、预测规划与安全法规等方向,时间窗为 2026 年 8–10 月。)
换道预测集成决策:碰撞前峰值减速度纵向降31.5%、横向降91.0%
用知识图谱嵌入+贝叶斯推理提前3-4秒预测换道,量化纵向/横向决策的减速度与舒适性收益,为预测性自动驾驶决策提供实证。

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