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基于k-means的自然驾驶轨迹聚类研究

Natural Driving Trajectory Clustering based on K-means

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  • 万方数据
  • 维普
使用k-means聚类方法对Intersection Drone Dataset(inD)自然驾驶数据集中的部分车辆轨迹进行了聚类分析.首先,根据车辆的驶入、驶出车道,对轨迹数据的转向类型进行了人工标注,为评价轨迹聚类算法的正确度奠定基础.其次,根据k-means聚类正确度与程序运行效率,分析并优化了聚类算法参数.最后,采用优化参数后的k-means对车辆轨迹进行了聚类,结果显示轨迹聚类正确度达到95.4％.

倪思齐、江浩斌、尹晨辉、沈青原

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江苏大学 汽车与交通工程学院 江苏省镇江市 212013

轨迹聚类 k-means 参数优化

2023

时代汽车
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影响因子：0.014
ISSN：1672-9668
年,卷(期)：2023.(6)
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