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申请/专利权人：中南大学;湖南省交通规划勘察设计院有限公司;湖南省平益高速公路建设开发有限公司;扬州市法马智能设备有限公司

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。

主权项：1.一种网联自动驾驶车辆实时换道风险预测方法，其特征在于，包括：获取网联自动驾驶车辆在实际道路交通中的多个历史换道轨迹数据；所述历史换道轨迹数据包括换道车团中每个车辆在历史换道事件中的运动数据，所述换道车团包括所述网联自动驾驶车辆、所述网联自动驾驶车辆所处当前车道和目标车道中所述网联自动驾驶车辆的前后车辆，所述运动数据包含多个车辆特征；分别针对每个历史换道事件，按照预设时间窗口将所述历史换道事件对应的运动数据划分为多个运动数据段，并基于每个运动数据段生成一样本；所述样本的类型为风险样本或者安全样本；将生成的所有样本划分为训练集和验证集，利用合成少数类过采样技术对所述训练集中的风险样本进行生成，并将生成样本加入所述训练集，得到新训练集；其中，对所述训练集中的风险样本进行生成的次数为N，每次进行风险样本生成后均将生成样本加入所述训练集，得到一新训练集，所述新训练集中安全样本与风险样本平衡；利用所述训练集对换道风险预测模型进行训练，并计算训练后的换道风险预测模型在所述验证集上的第一预测精度；分别针对每一新训练集，利用所述新训练集对换道风险预测模型进行训练，并计算训练后的换道风险预测模型在所述验证集上的第二预测精度，计算所述第二预测精度与所述第一预测精度的精度提升值；根据每次进行风险样本生成得到的所有生成样本和对应的精度提升值构建回归模型，并利用所述回归模型确定所述多个车辆特征中的重要特征；对多个所述新训练集中任一新训练集中的所述重要特征进行扰动，得到最终训练集，并利用所述最终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；利用所述最终换道风险预测模型对所述网联自动驾驶车辆预设未来时刻的换道风险进行预测。

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权利要求：

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