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描述了一种用于估计车辆驾驶员的转弯、制动或加速的行为来避免车辆与任意对象发生碰撞的算法。原2010 Model-Based Threat Assessment for Avoiding Arbitrary Vehicle Collisions.pdf

介绍了一种基于运动轨迹的插值信道估计方法，把插值问题转化为求解均匀加速运动轨迹问题．相对于其他线性插值及二次插值的插值信道估计方法，该方法具有计算复杂度低，算法简单，可以实时计算等特点．通过仿真表明，在低车速时，该算法的误比特率性与线性插值方法基本相同；而在中高车速时，该算法的误比特率性能要明显优于线性插值信道估计方法，与二次插值信道估计方法的性能基本相同．

高斯混合模型是有效的描述数据集合分布的手段，高斯混合模型中各个单高斯模型的均值、方差和权重的估计，实际上是样本空间下的参数估计问题。参数估计的方法有很多，相比较而言，EM算法是MLE（Maximum Likelihood Estimation）原理下的针对不完备数据集合的回归分析算法，它是由E步和M步迭代循环，直至误差小于给定门限为止。因此本文采用了一种基于EM方法的高斯混合模型参数估计的方法对运动人体姿态进行建模，可以较准确的对模型进行参数估计。对典型姿态建模之后还可以解决对姿态的识别问题。