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换道车辆的实时轨迹预测方法研究

滕飞  
【摘要】:换道行为作为驾驶行为中的重要一环,与交通安全息息相关。相对于跟驰状态,换道期间车辆轨迹受到周围交通环境影响更为显著,同时随机性更大,这使得换道期间的车辆防撞预警技术研究非常困难。本文以车辆在换道期间的安全性分析为目的,通过建立换道轨迹模型并使用车辆轨迹数据分析模型的相关因素,制定了一套考虑到周围交通环境的换道轨迹方程,并使用车辆轨迹数据对模型中的参数进行了标定。为了进行实时车辆换道轨迹预测,本文制定了一套基于车辆运动学因素的车辆换道轨迹预测方法,主要分为实时车辆换道行为识别以及识别后车辆换道轨迹预测这两步。为了识别当前驾驶行为,通过分析车辆在跟驰阶段和换道阶段的特征与规律,选择纵向位移、车速、净间距作为参数并建立了基于隐马尔科夫模型的换道行为识别模型,通过使用NGSIM数据进行验证,结果表示模型能在90%以上换道开始的0.5秒左右识别出换道。为了使预测的换道轨迹更加真实,通过分析车辆轨迹数据中换道持续时间、车速、间距、目标车道,本文标定了换道轨迹公式中的参数,并给出了不同环境下的换道轨迹公式。本文基于NGSIM数据进行了实时换道轨迹预测的仿真实验,通过识别换道车辆并预测换道轨迹,将预测的换道轨迹同实际轨迹进行对比,发现预测模型在换道期间的速度误差一般小于2m/s,位置误差一般小于3m,且预测的换道轨迹曲线同实际换道轨迹较为接近。由于模型中平均换道持续时间约为4-5s,且换道期间车辆轨迹受到诸多影响因素干扰,则仿真结果表明提出的换道轨迹预测模型具有较高的精度。最后,本文使用修正后的换道轨迹预测模型,得出了理想状态下换道车辆在换道时刻同周围车辆间的最小安全距离。由于本文根据车辆运动学特征制定换道轨迹预测模型,模型参数具备实际意义且容易采集,预测误差较小,对于车辆主动安全研究特别是换道期间的防撞研究具有十分重要的意义。


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