改进车辆行为轮廓发现

已提出多种方法来模拟真实驾驶员在仿真中的行为。本文提出了一种新方法，仅基于对无干扰路口观察的探索。从中发现每个宏 maneuver的行为轮廓。使用已在前期工作中识别的宏 maneuver，提出一种用于不同长度轨迹之间的比较方法，采用扩展卡尔曼滤波器（EKF），并结合受期望最大似然（EM）启发的方法，定义表示所观察行为的不同簇。这还配合Kullback-Liebler 发散（KL）准则，用于定义何时需要拆分或合并簇。最后，确定每个宏 maneuver的行为由每个发现的簇表示，不使用环境的任何地图信息，并且与车辆运动动态一致。通过观察可以明确，驾驶员行为的两个主要因素是他们的自信程度以及与其他路用户的相互作用。