摘要
本申请适用于智能交通技术领域,提供了一种网联自动驾驶车辆实时换道风险预测方法及相关设备,该方法包括:获取网联自动驾驶车辆的历史换道轨迹数据;基于历史换道轨迹数据生成为风险样本、安全样本;将生成的样本划分为训练集和验证集,对训练集中的风险样本进行生成,得到N个新训练集;利用训练集和新训练集对换道风险预测模型进行训练,计算精度提升值;根据生成样本和对应的精度提升值构建回归模型,利用回归模型确定重要特征;对新训练集中的重要特征进行扰动,利用扰动后的训练集对换道风险预测模型进行训练,得到最终换道风险预测模型;利用最终换道风险预测模型进行换道风险预测。本申请能提升网联自动驾驶车辆的换道风险预测准确率。
技术关键词
风险预测模型
风险预测方法
训练集
样本
车辆组
数据
过采样技术
运动
精度
时间段
风险预测装置
智能优化算法
轨迹
标签
智能交通技术
车道
可读存储介质
速度
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