面向高速公路匝道仿真的并道车辆换道反应建模

增强仿真环境以复现真实世界的驾驶员行为，对于开发自动驾驶车辆技术至关重要。尽管先前的一些工作研究了在高速公路匝道处后车对并道车辆的让行反应，但后车可能的换道反应尚未得到广泛研究。在本工作中，我们旨在通过在主车道后车的让行行为之外加入换道反应，来改进高速公路并道场景的仿真，并评估了两种不同模型捕捉这种反应性换道行为的能力。为了调整这些模型的收益函数，我们在美国高速公路上收集了一个新的自然驾驶数据集，提供了数小时的特定并道数据以学习美国驾驶员的换道行为。为确保数据中包含具有代表性的不同美国高速公路几何结构，我们调查了 50,000 个美国高速公路匝道，并选定了八个具有代表性的地点。数据收集使用路侧安装的激光雷达传感器，以捕捉各种并道驾驶员交互。结果表明，这些模型可配置为直行与换道行为。最终，这些模型被集成到高保真仿真环境中，并确认其具有足够的计算时间效率，可用于大规模仿真以支持自动驾驶车辆开发。