考虑智能网联近邻车辆信息的交织区换道风险预警

面向车辆换道风险预测时特征差异大、样本不均衡、参数调优时间久的问题，将高精度微观车辆轨迹数据与超参数优化机器学习方法相结合，提出了一种可应用于智能网联车辆(ICV)的交织区换道风险识别与预警方法；基于无人机航拍视频，从广域视角提取了城市快速路交织区时间精度为0.1 s、空间精度为每像素0.1 m的换道轨迹，测算了车辆间距、矢量速度、加速度、接近率、速度角度等换道风险感知信息；引入考虑近邻车辆信息的换道TTC模型，以反映车辆汇入或汇出主线的迫切需求，描述其在不同位置的换道行为差异性；结合15分位数法和四分位差法，划分了换道风险预警等级；基于准确率、真阳性率、灵敏度等多项评价指标，遴选并对比了线性分类器、支持向量机、K近邻以及RUSBoost模型换道风险预测结果，得出交织区换道风险实时预警优选模型，针对优选模型进行了超参数优化与验证。研究结果表明：RUSBoost模型为优选模型；超参数优化机器学习方法迭代至第24次时，RUSBoost具有最小误差与最佳点超参数；RUSBoost、BRUSBoost优化模型预测准确率分别为91.40%、99.80%,AUC分别为0.96、0.99;BRUSB...