据外媒报道，内布拉斯加州交通中心的研究人员开发了一种新模型，可以读取车道线之间的信息，并帮助预测车辆何时变道。这项研究将帮助ADAS系统预测威胁并纠正人为错误，从而获得更多的响应时间。该中心的博士后研究员赵说：“如果我知道其他车辆的意图，比如突然插队，我可能会做出相应的反应，比如减速或变道，以避免追尾。”
该团队根据大约3000辆配备前置摄像头和各种传感器的车辆的数据创建了该模型。为了为模型提供信息，赵开始收集每个场景的数据，一辆车在高速公路上以不超过400英尺的间隔跟随另一辆车。在某些情况下，前车和后车在同一车道上，然后其中一辆车并入相邻车道；在其他情况下，一辆车从相邻车道合流，两辆车最终进入同一车道。赵将多个变量标记为驾驶员计划变道的标志，如距离、相对速度、横向位置和车辆前部的轻微相位变化。然后，Zhao训练模型，在6秒的跨度内，从变道前5秒到变道后1秒，每隔十分之一秒分析这些变量的值。在这60个增量中，模型将每个变量的值与其在变道前发生的可能性进行比较。当所有这些变量达到指示变道最大可能性的值时，模型将标记即将发生变道。尽管该模型在不同的条件下可能会发生变化，但它能够在穿过车辆中心的边界并驶向另一条车道之前大约一秒钟预测车道变化。赵说，“提前一秒钟对人类驾驶员来说可能意义不大，但我们谈论的是自动驾驶汽车或ADAS系统。我们可以利用这段时间来改进系统或设计额外的安全预防措施，如碰撞警告系统，以自动降低车速或帮助驾驶员做出决定。”该团队还发现了其他有趣的趋势，如果平均变道时间在0.55到0.86秒之间。与变道相比，驾驶员与其他车辆并线的时间更少。变道速度越快，ADAS系统需要提前做出反应的时间就越长。赵女士表示，获得自然驾驶数据让她对该模型的有效性更有信心。她认为，该模型也可能适用于配备更多传感器和摄像头的更丰富的车辆数据集。赵还表示，“我相信这些研究结果可以为ADAS系统和自动驾驶技术开发人员提供背景知识、技术数据或支持。这有助于提高极端情况下的驾驶员安全
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