拥堵交通中交互感知的变道预警系统

拥堵交通中的变道是复杂的多车辆交互事件，带来显著的安全隐患。提供预警可以实现更主动的驾驶员辅助系统，并支持驾驶员在变道时做出更明智的决策。本文提出了一种交互感知的变道预警系统，旨在基于未来轨迹预测发出可靠的预警信号。我们首先研究了变道的随机性，其特征为 可变规模的多车辆交互 以及这些交互产生的直接和间接风险。为了对这些随机交互进行建模，引入了一个由互信息驱动的社交时空图卷积神经网络框架来预测多车辆轨迹。通过利用基于互信息的邻接矩阵，该框架提高了轨迹预测精度，同时提供了车辆交互的可解释表示。然后，使用应用于预测轨迹的有向包围盒检测，识别变道车辆与相邻车辆之间（直接风险）或非相邻车辆之间（间接风险）的潜在碰撞。最后，生成预警信号以通知变道驾驶员在预测时间窗口内潜在碰撞的位置。在 SUMO 中进行的交通模拟实验表明，所提出的交互感知变道预警系统提高了车辆级别的安全性和整体交通效率，同时促进了更自然的行为适应。