通过预测高速公路上的高速车道变化，内布拉斯加州交通中心的一种新模型可以帮助驾驶员提高警惕，避免特别危险的事故。信用:快门车这是一种高速、高风险的交通工具，任何在州际公路上开车的人都很熟悉。右边车道的一辆车停在你的车和左边你正前方的越野车之间的开口旁边。即兴车队正以同样的速度巡航，只有道路的模糊和周围地形的困倦通道打破了停滞的幻觉。
之前开过这一幕，你一直盯着右车道的滞留者，准备让他们融入你和越野车之间的缝隙。但是随着时间的流逝，你的警惕性减弱了。仿佛是在暗示，徘徊者像障碍滑雪运动员一样突然离开，迫使你刹车，以免他们的鲁莽变成一场灾难。
内布拉斯加州运输中心的李昭和她的同事也知道这种危害。因此，研究人员开发了一种新的模型，可以在白线之间读取，以帮助预测车辆何时会变道。他们的努力最终可能有助于给先进的驾驶员辅助系统——设计用于预测威胁和纠正人为错误的车载技术——更多的准备时间来做出反应，并在理想情况下提供保护。
该中心博士后研究员赵说:“如果我知道意图，知道车辆将突然切入，我可能会有相应的反应。“我可能会减速一点，或者我可能会再次变道，以避免潜在的追尾事故。”
该团队根据大约3000辆装有前置摄像头和各种传感器的汽车的数据建立了模型。在2010年代初，作为美国交通部资助的一个项目的一部分，这些车辆的车主驾驶他们的常规路线行驶了两个月，该项目最终向公众提供了自然驾驶数据。
为了给模型提供信息，赵开始收集每一种情况下的数据，其中一辆车在高速公路上跟在另一辆车后面不超过400英尺(3.5秒)。在某些情况下，前车和后车在合并到相邻车道之前都在同一车道上；在其他情况下，一辆车从相邻车道合并，所以两者最终都在同一个车道。
赵标记了多个变量，这些变量可以作为驾驶员计划变道的信号:车辆之间的距离、它们的相对速度、它们的横向位置、前车的轻微转向。然后，她训练了一个模型，在六秒的时间跨度内，从变道前的五秒钟到变道后的一秒钟，每十分之一秒分析一次这些变量的值。
在这60次增量中的每一次，该模型都将每个变量的值(例如，车辆之间的距离减少10英尺)与变道前该值出现的估计可能性进行比较。当所有这些变量都达到指示最大变道可能性的值时，模型会将变道标记为即将发生。
尽管在不同的条件下会有所不同，但该模型能够预测车辆中心在前往另一条车道的途中越过分界线前大约一秒钟的车道变化。
“提前一秒钟，我们开始对司机将要变道充满信心，”赵军说。“这对人类驾驶员来说可能意义不大，但我们谈论的是自动车辆或先进的驾驶员辅助系统。
“因此，他们可以利用交付周期来改进他们的系统，或者他们可以设计一些额外的安全预防措施——警报或警告，如碰撞警告系统——来自动降低车辆速度或帮助驾驶员做出一些决定。”
该团队还发现了一些其他有趣的趋势。例如，平均换道需要0.55到0.86秒。事实上，与换车道从一辆车后面出来(0.86秒)相比，司机往往花更少的时间并入一辆车后面的车道(0.55秒)。车道变换越快，驾驶员辅助系统需要越多的准备时间来进行补偿，这使得这种区分具有潜在的实用性。
赵说，获得自然驾驶数据让她对模型的有效性更有信心，她乐观地认为，该模型也可能应用于其他更丰富的数据集，这些数据集来自配备有更多传感器和摄像头的车辆。
她说:“我认为这些成果的贡献在于为这些先进的驾驶员辅助系统和自动车辆技术的开发者提供了一些背景知识、技术数据或支持。“这应该有助于危险情况下的驾驶员，并在极端情况发生时提高驾驶员的安全性。”
赵与内布拉斯加州交通中心主任、土木与环境工程教授劳伦斯·里莱特(Laurence Rilett)以及交通系统工程博士生Mm Shakiul Haque一起开发了这个模型。研究人员在《交通研究记录》杂志上详细介绍了他们的模型的发展和结果。
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