一种微观换道轨迹的分段提取方法技术

本发明专利技术公开了一种微观换道轨迹的分段提取方法，所述方法包括：采集道路交通微观信息，确定微观换道轨迹的分段提取类型，包括一段式、两段式、三段式、四段式和六段式，再根据目标车辆换道前后的车辆位置、速度、加速度等信息，确定区分微观换道轨迹分段提取不同类型的判定条件。该方法根据车辆运动轨迹特征，精细化切分换道轨迹，为运动轨迹评价、优质信息提取、优质特征学习提供科学合理的判别条件，为提升道路交通通行效率和行车安全提供理论基础。础。础。

【技术实现步骤摘要】
一种微观换道轨迹的分段提取方法


[0001]本专利技术涉及智能交通控制领域，具体涉及一种微观换道轨迹的分段提取方法。

技术介绍

[0002]换道行为往往会增加交通事故风险，降低道路通行效率。对换道行为进行科学的机理分析，并作出有效的管控措施，有利于提高交通安全和通行能力。机理分析的基础是对车辆微观换道轨迹的提取工作。已有工作均是将完整的单车换道轨迹当做研究对象，忽略换道行为中不同阶段的不同特征，比如在车辆跨越车道线前后，车辆受到的影响并不一样。此外，车辆在换道开始初期和跨越车道线时的心理状态也有所不同。因此，对微观换道轨迹进行分段提取，有助于提取精确的换道信息，提高针对换道行为管控措施的科学性和有效性。
[0003]专利“一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法”(CN202010909744.0)则基于模型预测控制器，规划出一条最优换道期望轨迹；专利“汽车自动换道最优轨迹规划、控制方法及系统”(CN201910797916.7)重点从时间角度将换道轨迹等分，并基于代价函数规划出不同阶段的换道轨迹，该换道轨迹切分方法较为简单，未考虑目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微观换道轨迹的分段提取方法，所述换道轨迹为基于机器学习进行换道轨迹规划的模型的训练数据，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集目标换道轨迹中的道路交通微观信息；步骤2：确定目标换道轨迹的五个分段提取类型：一段式，提取完整的目标换道轨迹；两段式，目标换道轨迹以K1为分界点分为两段，分别提取这两段换道轨迹；三段式，目标换道轨迹以K2和K3为分界点分为三段，分别提取这三段换道轨迹；四段式，目标换道轨迹以K1、K2和K3为分界点分为四段，分别提取这四段换道轨迹；六段式，目标换道轨迹以K1、K2、K3、K4和K5为分界点分为六段，分别提取这六段换道轨迹；其中，K1为目标换道轨迹与车道线的交点，K2为当前车道内目标换道轨迹上与车道线之间距离为L1的点，K3为目标车道内目标换道轨迹上与车道线之间距离为L1的点，K4为当前车道内目标换道轨迹上与车道线之间距离为L2的点，K5为目标车道内目标换道轨迹上与车道线之间距离为L2的点；车道线为目标换道轨迹中换道车辆当前车道与目标车道之间的车道线，L0为换道前换道车辆前保险杠中心位置与车道线之间的距离；步骤3：确定目标换道轨迹中换道车辆换道前与前后车辆的间距以及换道后与前后车辆的间距，当所有间距均大于临界间距L
min
时，该换道轨迹的分段提取类型为一段式；否则，转至步骤4；其中临界间距L
min
为手动驾驶车辆内驾驶人观测范围，或智能车辆通讯感知范围；步骤4：计算目标换道轨迹中换道车辆换道前和换道后的车头时距，当换道车辆换道前车头时距大于换道前临界车头时距T
BLC
，或换道车辆换道后车头时距大于换道后临界车头时距T
ALC
时，该换道轨迹的分段提取类型为两段式；否则，转至步骤5；步骤5：当目标换道轨迹中换道车辆换道后后车的车头时距T
AC_1
小于T
ALC
，且换道后目标车辆速度V
A_1
大于后车速度V
C_1
时，该换道轨迹的分段提取类型为三段式；否则，转至步骤6；其中步骤6：当所有车辆在目标换道轨迹中换道车辆换道前与换道后的加速度乘积均不等于0时，该换道轨迹的分段提取方式为六段式；否则，该换道轨迹的分段提取类型为四段式；其中所有车辆包括目标换道轨迹中换道车辆、当前车道内目标换道轨迹中换道车辆的前车和后车、目标车道内目标换道轨迹中换道车辆的前车和后车。2.根据权利要求1所述的一种微观换道轨迹的分段提取方法，其特征在于，步骤1中，所述道路交通微观信息包括目标换道轨迹中换道车辆A换道前和换道后与目标车道内前车B的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董长印，王昊，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：