Um modelo baseado em dados para mudança de faixa na simulação de tráfego

Neste artigo, propomos um novo modelo baseado em dados para simular o processo de mudança de faixa na simulação de tráfego. Especificamente, primeiro extraímos as características dos veículos ao redor que são relevantes para a mudança de faixa do veículo em questão. Então, aprendemos as características de mudança de faixa a partir dos dados de trajetória de veículo de verdade usando algoritmos de floresta aleatória e rede neural de retropropagação. Nosso método permite que o veículo em questão leve em consideração mais opções de espaço na faixa alvo para entrar, além de alcançar trajetórias de mudança de faixa mais realistas para o veículo em questão e o veículo seguidor. Através de muitos experimentos e comparações com métodos selecionados de ponta, demonstramos que nossa abordagem pode superá-los de forma sólida em termos de precisão e qualidade da simulação de mudança de faixa. Nosso modelo pode ser usado de forma flexível em conjunto com uma variedade de modelos de seguimento de carro existentes para produzir animações de tráfego naturais em diversos ambientes virtuais.