面向复杂交通环境的车辆换道行为研究文献综述

车辆换道行为是交通流中普遍存在的现象，对交通安全、效率和舒适性具有重要影响。

尤其在复杂的交通环境下，受多因素交互影响，车辆换道行为呈现出更加复杂和随机的特征，对其进行深入研究具有重要的理论意义和现实价值。

本文首先阐述了复杂交通环境下车辆换道行为的研究背景和意义，接着分析了国内外相关研究现状，并对现有研究方法进行了分类和比较，包括基于规则的模型、基于意图预测的模型和基于深度学习的模型，并分析了各自的优缺点。

在此基础上，针对现有研究方法的不足，本文提出了一些未来可能的研究方向，例如：结合多源数据进行更精准的行为预测，以及构建更逼真的仿真环境以验证模型等。

关键词：车辆换道行为；复杂交通环境；深度学习；仿真；预测

随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，交通拥堵问题日益严峻，交通事故频发。

车辆换道行为作为交通流中一种普遍存在的现象，对交通安全、效率和舒适性具有重要影响。

在理想交通环境下，车辆换道行为相对有序，易于预测。

然而，现实交通环境复杂多变，受道路几何形状、交通流状态、驾驶员异质性等多种因素的交互影响，车辆换道行为呈现出更加复杂和随机的特征，增加了交通事故发生的风险，降低了道路通行能力。

复杂交通环境主要体现在以下几个方面：一是交通流密度高、速度变化大，车辆之间交互频繁，增加了换道行为预测的难度；二是道路环境复杂，例如：存在交叉口、弯道、坡道等，对车辆换道决策造成影响；三是驾驶员个体差异大，驾驶风格、风险偏好等因素都会影响换道行为。