第61卷第9期Vol.61No.92023年9月September2023农业装备与车辆工程AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGdoi:10.3969/j.issn.1673-3142.2023.09.002考虑车辆交互信息的换道风格辨识马宽1，邓超1,2(1.430065湖北省武汉市武汉科技大学汽车与交通工程学院；2.430065湖北省武汉市武汉科技大学智能汽车工程研究院)[摘要]随着智能交通系统的不断升级，在行车辆之间的信息交互越来越频繁，换道风格的体现会被周围在行车辆所干扰，因此需要考虑更多指标，使换道风格的分类与辨识更加科学。选择NGSIM数据集中的i-80数据集作为研究对象，考虑到处于匝道上的车辆的换道必需性，筛选强制换道的车辆数据，提取车辆的运动参数以及换道的信息交互参数。发现采用k-means算法将驾驶风格分为3个类别时，可以得到最稳定的聚类效果。基于Weka仿真平台，采用序列最小优化（SMO）算法和逻辑模型树（LMT）算法对换道风格进行辨识。结果表明，LMT算法对于换道风格具有更高的识别精度（90.57%），模型可为存在交互信息的交通环境安全评价提供理论依据。[关键词]驾驶风格；NGSIM；强制换道；SMO算法；LMT算法[中图分类号]U461.91[文献标志码]A[文章编号]1673-3142(2023)09-0007-04引用格式：马宽，邓超.考虑车辆交互信息的换道风格辨识[J].农业装备与车辆工程,2023,61(9):7-10.LanechangestylerecognitionconsideringvehicleinteractioninformationMAKuan1,DENGChao1,2（1.SchoolofAutomobileandTrafficEngineering,WuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430065,Hubei,China;2.WuhanUniversityofScienceandTechnologyIntelligentVehicleEngineeringResearchInstitute,Wuhan430065,Hubei,China)[Abstract]Withthecontinuousupgradingoftheintelligenttransportationsystem,theinformationinteractionbetweenthemovingvehiclesismoreandmorefrequent,andthemanifestationofthelanechangingstylewillbedisturbedbythesurroundingvehicles.Therefore,moreindicatorsneedtobeconsideredtomaketheclassificationandidentificationoflanechangingstylesmorescientific.Thei-80datasetintheNGSIMdatasetwasselectedastheresearchobject.Consideringthenecessityofchanginglanesofvehiclesontheramp,thedataofvehiclesforcedtochangelaneswasscreened,andthemotionparametersofvehiclesandtheinformationinteractionparametersoflanechangingwereextracted.Itwasfoundthatthe...
