Spatiotemporal Interaction Pattern Recognition and Risk Evolution Analysis During Lane Changes

动态时间归整 计算机科学 隐马尔可夫模型 聚类分析 混合模型 人工智能 过程(计算) 行为模式 轮廓 碰撞 模式识别(心理学) 机器学习 数据挖掘 计算机安全 软件工程 操作系统
作者
Yue Zhang,Yajie Zou,Selpi,Yunlong Zhang,Lingtao Wu
出处
期刊:IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:24 (6): 6663-6673 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tits.2022.3233809
摘要

In complex lane change (LC) scenarios, semantic interpretation and safety analysis of dynamic interaction pattern are necessary for autonomous vehicles to make appropriate decisions. This study proposes a learning framework that combines primitive-based interaction pattern recognition and risk analysis. The Hidden Markov Model with the Gaussian mixture model (GMM-HMM) approach is developed to decompose the LC scenarios into primitives. Then K-means clustering with Dynamic Time Warping (DTW) is applied to gather the primitives into 13 LC interaction patterns. Finally, this study considers time-to-collision (TTC) of two conflict types involved in the LC process. And the TTC is used to analyze the risk of interaction patterns and extract high-risk LC interaction patterns. The LC events obtained from the Highway Drone Dataset (highD) demonstrate that the identified LC interaction patterns contain interpretable semantic information. This study identifies the dynamic spatiotemporal characteristics and risk formation mechanism of the LC interaction patterns. The findings are useful to comprehensively understand the latent interaction patterns, which can then be used to design and improve the decision-making process during lane changes and enhance the safety of autonomous vehicle.
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