高速公路场景下的车辆换道意图预测研究
Research on vehicle lane-changing intention prediction in expressway scenarios
新疆大学 电气工程学院, 乌鲁木齐 830017
摘要
针对高速公路车辆在复杂动态场景下的车辆换道行为极易诱发交通事故，影响道路负载能力以及为了提高预测车辆换道意图的能力。提出了一种基于双通道图神经网络(Dual-Channel GAT-MGCN)融合自注意力机制的换道意图识别模型。通过引入图注意力网络(GATv2)提取的高阶交互特征与图卷积网络(GCN)经过可学习的消息传递函数message捕获的拓扑结构特征在高维空间进行拼接融合，同时利用线性投影去除冗余信息与重构机制有效保留关键信息，极大增强了特征表达的判别能力以及轻量化网络模型提高模型的鲁棒性。通过这种联合特征表示，模型能够充分整合多源异构数据的时空交互信息，显著提升换道意图识别的准确率。针对数据不平衡问题，采用带类别权重的动态损失函数进行优化。基于公开的HighD高速公路轨迹数据集，模型在准确率、精确率和实时性综合分析优于传统机器学习和现有深度学习方法。消融实验进一步验证了本方法对于模型性能提升的关键作用。本研究为高速公路场景下车辆换道意图预测提供了一种新颖的解决方案。
基金项目
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2022D01C430)
国家自然科学基金资助项目(51468062)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0158
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第12期
发布历史
[2025-08-20] 优先出版
引用本文
黄海峰, 黄德启, 黄德意, 等. 高速公路场景下的车辆换道意图预测研究 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0158. (Huang Haifeng, Huang Deqi, Huang Deyi, et al. Research on vehicle lane-changing intention prediction in expressway scenarios [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (12). (2025-08-21). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0158. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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