63、交通聚类与车道变更预测技术解析

交通聚类与车道变更预测技术解析

在智能交通领域，交通数据的聚类分析以及车辆车道变更预测是两个重要的研究方向。下面将为大家详细介绍两种相关技术，包括基于HNSW的两阶段交通聚类算法TSST - HDBC，以及利用层归一化LSTM和逐层相关性传播（LRP）实现可解释的在线车道变更预测方法。

基于HNSW的两阶段交通聚类算法TSST - HDBC

在交通数据处理中，准确的聚类分析对于理解城市道路和交通流量至关重要。传统的聚类方法在处理复杂的交通轨迹数据时存在一定局限性，因此提出了TSST - HDBC算法。

算法概述

TSST - HDBC算法主要分为两个阶段，首先对轨迹数据进行预处理，然后进行两阶段聚类。其整体流程如下：

graph LR
    A[GPS轨迹预处理] --> B[两阶段聚类]
    B --> B1[时空HDBC]
    B --> B2[基于地理特征的子聚类整合]

GPS轨迹预处理

由于GPS定位设备的响应延迟，原始轨迹可能与城市道路匹配不佳，影响对城市主干道和交通流量的分析。因此，预处理包括地图匹配和轨迹分割两个步骤：
1. 地图匹配 ：使用最短路径算法和OSMnx提供的城市道路信息，计算原始轨迹中响应时间间隔较大的GPS点之间的点，以获得与道路高度匹配的轨迹。
2. 轨迹分割 ：每个点与其相邻点形成三角形，计算每个点的方向角α。通过窗口函数判断点是否为分割点。具体计算公式如下