一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状态预测方法

本发明涉及一种混行交通环境中人工驾驶车辆状态预测方法，属于智能交通领域。该方法包括：首先对开源车辆轨迹数据集初步处理，计算其速度数据的标准差，并根据标准差进行排序和拼接，保障原始轨迹的两条数据不会出现过度震荡更加符合真实情况。其次，使用卡尔曼滤波消除原始数据由于传感器引起的噪声，提供更加可靠的数据基础。再次，考虑空间间隙和相对速度的估计误差，在IDM跟驰模型的基础上改进得到IDM_EST跟驰模型，反映人工驾驶车辆的行为异质性。最后，利用深度学习算法对智能网联车辆之间的人工驾驶车辆状态信息进行预测。本发明可预测混合交通环境下人工驾驶车辆的数量、位置以及与后方智能网联车辆的速度差、加速度差。