基于马尔可夫模型的车辆轨迹预测方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1）研究目的及意义

2019年武汉市生态环境局发布的《2018年武汉市机动车污染防治年报》中提出，2018年武汉市机动车保有量超过324万辆，同比增长12.6%，其中汽车保有量超过302万辆，较2017年增长35.8万辆。机动车数量的增多导致道路拥堵的出现越发的频繁。道路拥堵会耽误货物的运输安排，延长货物送达所需的时间。道路拥堵也就成为了拖慢国内物流业务增长速度的重要因素之一，减缓道路车辆拥堵是现下需要解决的重要问题之一。

观察车辆拥堵的过程可以发现，道路拥堵的发生很多时候并不是来自车辆与行人的冲突而是因为车辆与车辆的碰撞。车辆与换到车辆的碰撞，车辆因有车换道而减速导致的与后方车辆的碰撞。还有没有发生碰撞，仅是因为车流量大时，车辆换道导致后方车辆连锁性的减速直至停车而导致的道路拥堵。由此可见，换道行为是导致道路拥堵的重要原因之一。如果通过车上装有得传感器设备，获取车辆行驶过程中周围车辆的距离速度等信息，车辆导航系统就能对其他车辆的换道轨迹进行预测并将其提示给车主，那么车主就可以提前进行有效的措施，如提前缓慢减速为换道车辆让路等，以此来避免换道导致的车辆拥堵的发生。

2. 研究的基本内容与方案

1）研究目标及内容

通过ngsim上下载得到的车辆轨迹数据，基于马尔可夫模型对车辆的换道行为轨迹进行预测。马尔科夫链是一种特殊的离散时间随机过程，具有“无记忆性”，即下一时刻系统状态的概率分布仅依赖于当前时刻状态，与之前的状态无关。而车辆在行驶过程中因车辆的行驶速度都非常快，所以道路的状况变化很快，车辆换道更多的依赖于当前时刻的状况，适合与用马尔可夫模型进行预测。

本文将车辆换道轨迹预测分为两大部分。第一部分为车辆换道行为预测，第二部分为车辆换道行为确定后的车辆换道轨迹预测。建立出预测模型后，将预测模型预测的结果与实际的数据进行比对分析建立的模型的好坏。

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1]krumm, john. markov model for driver turn prediction[c].sae2008 world congress． detroit，mi，2008: 1-25．

[2]zuduo zheng. recent developments and research needs inmodeling lane changing[j]. transportation research part b,2014,60.

[3]yuan w , li z , wang c . lane-change prediction method foradaptive cruise control system with hidden markov model[j]. advances inmechanical engineering, 2018, 10(9).