基于回旋曲线的远程驾驶轨迹预测法

王锐松; 吴晓东

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)11-0127-04

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基于回旋曲线的远程驾驶轨迹预测法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于回旋曲线的远程驾驶轨迹预测法
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- 传感器与微系统 2023年第11期页码：127-130
- 作者机构：
  
  上海交通大学机械与动力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)11-0127-04
  中图分类号： U463.6;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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王锐松, 吴晓东. 基于回旋曲线的远程驾驶轨迹预测法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):127-130.
王锐松, 吴晓东. 基于回旋曲线的远程驾驶轨迹预测法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):127-130. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0127-04.

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摘要

作为自动驾驶的安全冗余，远程驾驶技术可在特殊环境下为远程操作人员提供便利。然而由于信息传输时延的存在，驾驶员对车辆实时位置的估计是个非常棘手的问题。针对这类问题，设计一种回旋曲线轨迹预测模型，并通过调整模型输入参数对其进行优化。通过在回传视频图像上叠加虚拟车辆的方式，将预测结果直观、动态地展示在驾驶员的眼前。结果表明，修正过的回旋曲线预测法可至少提高28.2%的预测精度，误差值可降至10 cm以内，基本满足远程驾驶的需求。

Abstract

关键词

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references

Challenges on the Way of Implementing TCP Over 5G Networks[J]. Poorzare Reza;Auge Anna Calveras.IEEE ACCESS,2020

Virtual-Environment Modeling and Correction for Force-Reflecting Teleoperation With Time Delay[J]. Li Huijun;Song Aiguo.IEEE Transactions on Industrial Electronics,2007

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