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公开(公告)号：CN116279484A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310305219.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种融合演化博弈与机器学习的多风格驾驶者强制换道预测方法，该方法包括基于车辆轨迹数据提取表示换道车辆与周围车辆博弈状态的特征向量及车辆换道决策观测值，建立强制换道观测数据集；利用高斯混合聚类方法，将车辆分为两种驾驶风格，根据换道车辆和目标车道后车的不同驾驶风格，将换道博弈分为四类，将观测数据集划分为相对应的四个子集；根据四个子集的车辆轨迹数据，分别利用演化博弈论EGT及碰撞时间指标输出换道决策；建立融合演化博弈论和机器学习的强制换道模型EGT‑ML，将基于EGT的换道决策加入训练集中，并在训练集上进行模型训练，在观测数据集上评价预测效果，结果表明模型具有较高的准确率和较强的鲁棒性。
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