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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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。

视觉车道保持 OF-MPC:itube-CILQR 均值耗时 <5 ms,优于 IPOPT/OSQP
毫秒级 MPC 求解与未见场景感知不确定性量化,对量产智驾控制栈设计有参考价值。
