【摘 要】
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针对复杂的动态交通环境下,智能网联汽车做出安全合理的变道决策需要大量数据为支撑的问题,对车辆变道行为特征进行深入研究。首先对真实交通信息数据集NGSIM（Next Generation Simulation）的驾驶数据进行平滑去噪处理后,再识别出车辆变道行为的产生和结束时刻,得到3 200个包含交通环境时序信息的变道行为片段;基于8车交通模型对本车道及相邻车道前、后、旁车的相对速度、相对纵向距离以
【基金项目】
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中央高校基本科研业务经费（2021YJS152）； 国家重点研发计划（2017YFB1201304）； 北京市自然科学基金（L201021）；
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针对复杂的动态交通环境下,智能网联汽车做出安全合理的变道决策需要大量数据为支撑的问题,对车辆变道行为特征进行深入研究。首先对真实交通信息数据集NGSIM（Next Generation Simulation）的驾驶数据进行平滑去噪处理后,再识别出车辆变道行为的产生和结束时刻,得到3 200个包含交通环境时序信息的变道行为片段;基于8车交通模型对本车道及相邻车道前、后、旁车的相对速度、相对纵向距离以及本车变道时间等车辆周围的微观交通特性进行聚类分析,归纳出车辆变道的原因及行为特征。结果表明,寻求更高的驾驶速度和规避前方慢车以避免碰撞是车辆采取变道行为的两个主要原因,车辆更倾向于往车道行驶车速快和变道安全距离长的车道变道;车辆的变道行为在纵向空间维度具有前瞻性。这为微观交通仿真、驾驶模拟、无人驾驶车辆换道决策数据集的建立提供了理论基础。
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