考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警研究的中期报告.docx

考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警研究的中期报告
中期报告概述：
本报告旨在介绍考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警研究的中期进展。本研究使用了基于深度学习和传统机器学习的方法，以及交通仿真系统。本研究计划使用真实车辆行驶数据进行模型训练，并使用仿真环境进行模拟实验。在前半年的工作中，研究小组完成了以下主要工作：
1.数据集收集和预处理：为了训练和测试模型，研究小组使用了美国公路安全局（NHTSA）提供的车辆碰撞数据集，包括13种不同类型的交通事故。研究小组对数据集进行了预处理和特征提取，并使用可视化方法进行了分析。
2.深度学习模型设计与训练：研究小组设计了一个基于卷积神经网络的模型，用于预测周边车辆的驾驶意图。在训练过程中，研究小组使用了一种特殊的损失函数，以最小化误报和漏报的数量。
3.仿真环境搭建：为了模拟真实交通情况，研究小组使用了SUMO（SimulationofUrbanMObility）仿真工具。研究小组将深度学习模型集成到仿真环境中，以评估预测的准确性和实时性。
下一步计划：
在接下来几个月内，研究小组将继续进行以下工作：
1.深度学习模型的优化：研究小组将探索新的神经网络架构和优化算法，以提高模型在噪声和不确定性方面的鲁棒性。
2.仿真实验的扩展和验证：将进一步对仿真环境进行扩展，包括添加新的交通流和复杂交叉口，以验证模型在不同场景下的有效性。
3.系统集成和测试：将对整个系统进行集成和测试，评估算法的可扩展性和实用性，并将在真实环境中进行测试。
结论：
本研究将深度学习和传统机器学习技术应用于考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警。研究小组已完成了数据集收集和预处理、深度学习模型的设计和训练、仿真环境的搭建等工作，并将继续优化模型和仿真环境，以进一步提高预警算法的准确性和可靠性。