道路交通matlab代码自动驾驶车辆的交互感知概率框架，用于预测交通参与者的行为和驾驶策略 这项工作为自动驾驶汽车的交互感知行为预测框架提供了概念证明，该框架不仅可以预测交通参与者的行为，而且可以对可以与之相关的驾驶策略进行分类。 这项工作是随后的博士学位论文的一部分。 标题：实现长期预测的交通参与者行为表征的概率框架 摘要：这项研究旨在开发预测人类交通参与者行为的新方法，从而在复杂的交通环境中实现自动驾驶汽车的安全运行。 至少在接下来的几十年中，自动驾驶汽车有望在交通中由人类驾驶的传统汽车中运行。 为了安全导航，他们将需要使用外部可观察的信息来推断交通参与者的意图和行为。 这样做有助于在一段足够长的时间范围内预测其轨迹，以分析即将发生的风险并优雅地避免任何风险情况。 这项工作通过认识到人类驾驶员执行的任何操纵都可以分为四个阶段来完成上述挑战，这些阶段取决于周围的环境：意图确定，操纵准备，差距接受和操纵执行。 它基于以下假设：对于给定的驾驶员，行为不仅跨越这四个操纵阶段，而且跨越多个操纵。 结果，在任何这些阶段中识别驾驶员的行为可以帮助表征驾驶员可能执行的所有后续操作的性质，从而在更长

UnBBayes贝叶斯网和其他概率模型的框架和GUI。 UnBBayes是用Java编写的概率网络框架。它同时具有GUI和API，并具有推理，采样，学习和评估功能。它支持贝叶斯网络，影响图，MSBN，OOBN，HBN，MEBN / PR-OWL，PRM，结构，参数和增量学习。