基于轨迹预测和极限梯度提升的驾驶意图识别

方华珍, 刘立, 顾青, 肖小凤, 孟宇

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230479

吉林大学学报(工学版) ›› 2025, Vol. 55 ›› Issue (02) : 623 -630. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230479

基于轨迹预测和极限梯度提升的驾驶意图识别

方华珍, 刘立, 顾青, 肖小凤, 孟宇

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摘要

为实现智能网联车对周围车辆驾驶意图的准确辨识，提出了一种基于轨迹预测与极限梯度提升算法（XGBoost）的驾驶意图识别框架。首先，通过标注车辆历史轨迹的驾驶意图来建立离线训练数据集。其次，构建驾驶意图识别框架，通过混合示教的长短时记忆网络（LSTM）模块预测目标车辆的未来轨迹，XGBoost模块融合历史轨迹和未来轨迹来识别出驾驶意图。最后，采用实际道路数据集NGSIM(Next Generation SIMulation)US101和I-80路段来验证模型框架。实验结果表明：该方法在4 s历史轨迹预测3 s未来轨迹处识别准确率可达97.7%，表现出较强的驾驶意图识别能力。实现代码见网站：https：∥gitee.com/fanghz-colin/lstm-xgboost.git。