一种基于多因素融合的车辆换道轨迹预测方法

本发明涉及一种基于多因素融合的车辆换道轨迹预测方法，包括以下步骤：（1）基于随机森林算法建立驾驶员换道意图的识别模型；（2）基于GABP神经网络搭建驾驶风格的识别模型；（3）基于LSTM的网络结构并考虑多元素融合的车辆特征数据来搭建换道轨迹预测模型。本发明利用多种深度学习算法，基于多元素的融合建立换道轨迹预测模型，可有效考虑驾驶员的换道意图和驾驶风格，预测精度高。