一种基于用户画像的多维协同车辆变道决策方法

本发明涉及一种基于用户画像的多维协同车辆变道决策方法，属于移动通信技术领域。在自动驾驶技术中，神经网络在车辆变道决策中的传统方法主要依赖单车数据，导致准确性和实时性差。为解决上述问题，首先，车辆基于传感器数据生成驾驶特征图和车辆轨迹流图，并共享给周围车辆和路侧单元，实现数据协同；其次，车辆从路侧单元下载初始决策模型，结合自身及周围车辆数据进行变道决策；然后，路侧单元基于这些数据及交通因素，使用深度神经网络更新模型并重新下发至车辆，确保决策的实时性和安全性。本发明通过整合历史驾驶特征和车辆轨迹预测生成用户画像，再应用深度神经网络，实现更精准的变道决策，提升交通系统的安全性和运行效率。