介绍过渡式自主车道变更数据集：实证实验
机器人学
2026-03-09 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
过渡式自主车辆(tAV)正在与人驾车辆(HDV)共享道路。当这些系统在复杂驾驶动作如道路变更中进行交互时，可能出现新的模式，对交通稳定性和安全性具有潜在影响。评估这些动态，特别是在强制性道路变更期间，需要高分辨率轨迹数据，但目前缺乏能够捕获tAV道路变更行为的数据集。本研究引入北卡罗来纳过渡式自主车辆道路变更(NC-tALC)数据集，这是一个旨�于特征化tAV在道路变更动作期间相互作用的高保真轨迹数据集。数据集包括两个受控实验系列。第一个系列中，tAV在具有自适应巡航控制(ACC)装配目标车辆的环境下执行道路变更，使可对道路变更执行进行分析。第二个系列中，两个tAV作为跟随者并响应由另一辆tAV发起的切入动作，使可对跟随者响应动力学进行分析。数据集包含152次试验(72次道路变更和80次响应试验)，以20 Hz的采样率，使用厘米级RTK-GPS精度。NC-tALC数据集为在受控强制性道路变更场景中评估tAV决策和相互作用动力学提供了严谨的实证基础。
引用
@article{arxiv.2603.05716,
title = {Introducing the transitional autonomous vehicle lane-changing dataset: Empirical Experiments},
author = {Abhinav Sharma and Zijun He and Danjue Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.05716},
year = {2026}
}