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公开(公告)号：CN115018016B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210924589.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供一种人工驾驶车辆换道意图识别方法和系统，所述方法包括：对预设车辆轨迹数据集进行预处理；提取目标车辆的车辆行驶特征及驾驶行为特征；构建基于机器学习的车辆跟驰与换道决策预测模型，将预处理后的车辆轨迹数据集输入所述预测模型进行训练：根据所述目标车辆的车辆行驶特征得到目标车辆的速度、加速度、车头间距，根据所述目标车辆的驾驶行为特征得到大型车特征值和聚类特征值；将所述目标车辆的速度、加速度、车头间距、大型车特征值和聚类特征值输入训练好的预测模型，得到目标车辆的换道意图识别结果。本发明可以在高速公路瓶颈环境下识别人工驾驶车辆的换道意图，有利于降低碰撞风险；减少因换道决策失误导致的拥堵和交通事故。
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公开(公告)号：CN118942244A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410963339.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 苏州大学 , 苏州市交通运输应急指挥中心
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏微观车辆轨迹数据的交通状态重构方法及系统。本发明通过ngsim数据集提取交通流中的轨迹数据，遍历轨迹数据直至出现中断或缺失；构建自适应平滑时空插值算法，基于自适应平滑时空插值算法将交通流划分为包括自由交通与拥堵交通，并计算自由交通和拥堵交通的速度场；自适应平滑时空插值算法进行交通状态重构处理的基础为离散卷积函数；根据两种交通状态的速度场计算交通拥堵程度；根据速度场的叠加和交通拥堵程度计算交通流的平均速度，通过平均速度预测所述交通流在不同时空位置的交通流信息，完成交通状态重构处理。本发明显著提高交通状态预测的准确性、泛化能力和实时性，减少计算量，有效提高计算效率。
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公开(公告)号：CN115018016A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210924589.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本申请提供一种人工驾驶车辆换道意图识别方法和系统，所述方法包括：对预设车辆轨迹数据集进行预处理；提取目标车辆的车辆行驶特征及驾驶行为特征；构建基于机器学习的车辆跟驰与换道决策预测模型，将预处理后的车辆轨迹数据集输入所述预测模型进行训练：根据所述目标车辆的车辆行驶特征得到目标车辆的速度、加速度、车头间距，根据所述目标车辆的驾驶行为特征得到大型车特征值和聚类特征值；将所述目标车辆的速度、加速度、车头间距、大型车特征值和聚类特征值输入训练好的预测模型，得到目标车辆的换道意图识别结果。本发明可以在高速公路瓶颈环境下识别人工驾驶车辆的换道意图，有利于降低碰撞风险；减少因换道决策失误导致的拥堵和交通事故。
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