基于行車風險場的高速公路交織區(qū)車輛軌跡預測方法

摘要： 為提高交織區(qū)車輛軌跡預測精度，該文提出了一種融合行車風險場和車輛換道意圖的車輛軌跡預測方法。分析交織區(qū)駕駛人駕駛需求變化，利用行車風險場模型統(tǒng)一表示車輛行駛時的交互風險；采用隱Markov模型識別車輛換道意圖；通過深度置信網(wǎng)絡在線學習機（DBN＿OSELM）模型對輸入特征進行多維度擴展和融合，提高交織區(qū)軌跡預測的準確率；最后，基于CitySim數(shù)據(jù)集對所提方法進行評估。結果表明... （共10頁）