1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着智能交通系统（ITS）和自动驾驶技术的快速发展，车辆自动驾驶技术受到了学术界和工业界的广泛关注。
作为自动驾驶技术中的关键技术之一，车辆自动换道行为的安全性、高效性和舒适性直接关系到自动驾驶系统的整体性能和用户体验。
本选题的研究目的是开发一种安全、高效、舒适的车辆自动换道行为模型，为自动驾驶车辆提供决策依据，提高其在复杂交通环境下的自主行驶能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
车辆换道行为建模是车辆行为预测和轨迹规划的重要研究内容之一，多年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在车辆换道行为建模方面取得了一定的研究成果，主要集中在基于规则和基于模型的建模方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对车辆自动换道行为建模问题，开展以下几方面研究内容:
1.深入分析车辆换道行为的特征和影响因素，包括驾驶员因素、车辆因素、道路环境因素等，并在此基础上构建车辆换道行为的分析框架。
2.对现有的车辆换道行为建模方法进行系统性的梳理和比较分析，包括基于规则的模型、基于模型的模型以及基于机器学习的模型，分析各种方法的优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车辆换道行为建模的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段：分析车辆自动换道行为的特点和需求，确定模型的设计目标和评价指标，为模型的构建提供依据。
3.模型构建阶段：根据车辆换道行为的特征和影响因素，选择合适的深度学习算法，构建车辆换道行为模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于深度学习的车辆换道行为建模方法，该方法能够充分利用深度学习强大的特征提取和学习能力，构建高精度、强泛化能力的车辆换道行为预测模型。
2.构建了车辆换道行为仿真平台，并基于该平台对所提出的模型进行了仿真验证，验证了模型的有效性和可靠性。
3.分析了车辆换道行为的影响因素，并将其融入到模型中，提高了模型的预测精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]李静,张毅,徐向阳.基于改进社会力模型的驾驶人换道行为预测[J].中国公路学报,2022,35(06):176-184.
[2]王威,张浩,周鑫,王建强,熊璐.基于改进IDM-MOBIL模型的自动驾驶车辆换道行为决策方法[J].汽车工程,2022,44(03):448-457.
[3]方涛,李升波,高嵩,王文静.基于时空信息的驾驶人换道行为识别与预测[J].机械工程学报,2021,57(18):20-30.
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