预测高速公路入口匝道上车辆的纵向轨迹与车道变换
机器学习
2021-08-25 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
高速公路入口匝道上的车辆是导致拥堵的主要原因之一。本文提出一个预测框架，用于预测高速公路入口匝道和渐变段上车辆的纵向轨迹和车道变换（LC）。具体而言，我们的框架采用组合预测模型，输入一段4秒的轨迹，输出对未来最长15秒的纵向轨迹和车道变换的预测。基于下一代仿真（NGSIM）数据的训练和验证表明，所开发模型的预测能力及其准确性优于传统的长短期记忆（LSTM）模型。最终，本文所呈现的工作可缓解入口匝道经历的拥堵、提升安全性并指导有效的交通控制策略。
引用
@article{arxiv.2108.10397,
title = {Predicting Vehicles' Longitudinal Trajectories and Lane Changes on Highway On-Ramps},
author = {Nachuan Li and Riley Fischer and Wissam Kontar and Soyoung Ahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.10397},
year = {2021}
}