高速公路跟车场景的碰撞时间改进方法及应用案例研究

摘要

碰撞时间(TTC)是跟车冲突研究领域中广泛应用的指标之一,但该指标的假设条件忽略了车辆在驾驶过程中的速度及行驶状态变化,因此其不能准确反应车-车交互过程中的实际风险演化特征,以往针对碰撞时间的改进研究较少从更改轨迹预测方式展开。利用TJRD TS平台上的高速公路车辆轨迹数据,综合考虑车-车交互过程中的不确定性,采用LSTM模型对碰撞时间进行改进,以此弥补跟车场景下碰撞时间(TTC)的恒速假设局限性。结果表明,改进后LSTM模型预测精度提高,改进碰撞时间(iTTC)与传统碰撞时间(TTC)相比更符合实际。