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基于LSTM--CNN的驾驶员换道意图预测研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着汽车行业的飞速发展，汽车智能化已经成为下一阶段的发展方向，其中自动驾驶技术是汽车智能化发展的重中之重。然而，在实现自动驾驶的过程中，驾驶员的驾驶意图的准确预测是一项必不可少的任务，因为它可以提高自动驾驶汽车的安全性和驾驶员的乘车感受。换道是道路驾驶中的一个重要环节，合理的换道意图预测对于离合器的动作、加速度和刹车的时间进行合理的掌控具有至关重要的意义。然而，当前的换道意图预测算法因受到环境干扰，如交通状况、道路情况、行车速度等影响，存在准确率不高、预测精度差、算法结构简单等问题。因此，本文提出一种基于LSTM和CNN的驾驶员换道意图预测模型，以提高换道意图的准确率和预测精度，实现更好的自动驾驶汽车驾驶。
二、研究目的和内容
本文的研究目的是设计一种基于LSTM和CNN算法的驾驶员换道意图预测模型，以提高换道意图的准确率和预测精度，并通过测试和实验来验证模型的有效性和可靠性。同时，本文将对模型的关键技术进行深入的分析和讨论，包括LSTM模型和CNN模型的设计思路、数据集的构造、特征提取等问题。具体内容包括：
1.驾驶员行为数据集的收集和构造。
采用汽车安全行为驾驶模拟器，生成模拟行驶方案，并录制驾驶员在模拟器上的驾驶行为。驾驶员的数据包括行驶过程中的动作和语言表达，如方向盘操作、油门、刹车、语音交互等。
2.数据预处理和特征提取。
本文将驾驶行为数据进行预处理，包括数据清洗和数据标记。本文还将采用LSTM和CNN算法进行特征提取，提取行驶过程中的空间、时间、速度和加速度等特征。
3.创新的LSTM和CNN模型的设计。
本文针对LSTM和CNN算法在驾驶员换道意图预测中的优劣进行分析，设计了一种新的基于LSTM和CNN的融合模型，并通过对比实验验证了其优越性。
4.模型的实验验证和分析。
本文采用F1-score和准确率两种指标来评估模型的预测准确性，并对模型进行实验验证和分析，探究其在实际驾驶场景中的应用效果。
三、研究方法和技术路线
本文的研究方法主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型设计和实验验证。其中，数据采集采用汽车安全行为驾驶模拟器，利用录制驾驶员在模拟器上的驾驶行为。数据预处理主要包括数据清洗和数据标记。特征提取采用LSTM和CNN算法提取行驶过程中的空间、时间、速度和加速度等特征。模型设计主要包括对LSTM和CNN算法的分析、融合模型的设计。实验验证通过对比实验评估模型性能。
四、研究预期和创新性
本文的预期目标是提高换道意图的准确率和预测精度，为自动驾驶汽车驾驶提供更好的技术支持。同时，本文提出的基于LSTM和CNN的驾驶员换道意图预测模型具备以下创新性：
1.采用驾驶行为模拟器和语音交互等方式采集驾驶员行为数据，获得更真实的驾驶数据，提高模型的稳定性和可靠性。
2.创新性地将LSTM和CNN算法融合起来，将长期依赖和非线性特征融合，提高了模型的学习效率和预测精度。
3.采用F1-score和准确率两种指标对模型进行评估，更全面地评价了模型的性能。
综上所述，本文的研究将为自动驾驶汽车驾驶意图的准确预测提供更好的技术支持，具备一定的创新性和实用性。