【科技前沿】第48期： 我校建筑与交通工程学院硕士生刘浩在工程技术领域TOP期刊发表高水平论文（图）

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日前，我校建筑与交通工程学院王涛教授团队在车辆智能化技术应用领域取得进展，其科研成果发表于工程技术领域TOP期刊《Accident Analysis & Prevention》（IF：5.9，中科院分区：1区），论文题为“Lane-change intention recognition considering oncoming traffic: Novel insights revealed by advances in deep learning”。我校建筑与交通工程学院硕士研究生刘浩为第一作者，王涛教授为通讯作者，广西交通职业技术学院李文勇、宁波大学叶晓飞、清华大学袁泉为本论文合作者，广西交通职业技术学院、宁波大学、清华大学为本论文合作单位。该研究工作得到了国家自然科学基金（52262047）的资助。

换道（Lane Change，LC）意图识别技术是车辆高级辅助驾驶系统（Advanced Driving Assistance System，ADAS）的重要组成部分之一，但由于缺乏对双车道双向道路环境的研究，换道意图识别技术目前应用十分有限。因此，研究团队提出利用高保真驾驶模拟器构建双车道双向道路，以开发一种能准确识别换道意图的Transformer模型。该研究提出了一种结合车辆动力学和眼动跟踪（combining Vehicle dynamics and Eye-tracking Labelling methods，VEL）的新型LC时间窗标记算法，针对不同类型的驾驶人都可取得高稳健性的LC意图数据。此外，该研究提出改进的LIME算法以解决深度学习模型的“黑盒子”缺陷。研究结果表明：（1）在LC意图识别数据集中加入对向车流的车辆特征后，LC意图识别的准确性会进一步提高；（2）与传统深度模型相比，结合VEL标记算法的Transformer模型可在换道前平均4.59秒准确识别LC，准确率高达92.6%，表现出了最先进的性能；（3）LIME模型的解释则发现，眼动追踪特征对LC事件的贡献最大，而LC车辆与初始车道前车以及目标车道跟随车的交互特征对LC也有着重要的影响。本研究成果扩展了LC意图识别技术的应用场景，为高级辅助驾驶系统的发展提供了新的思路，对智能车辆的大众化普及和实际应用做出贡献。

图为研究框架

文章DOI:https://doi.org/10.1016/j.aap.2024.107476