基于多视角特征融合与碰撞风险分析的智能汽车换道方法

本发明属于自动驾驶技术领域，公开了一种基于多视角特征融合与碰撞风险分析的智能汽车换道方法。本发明结合了先验知识和深度学习技术，特别是利用神经网络、图卷积网络GCN和视觉变换器ViT等先进算法对复杂交通情况进行分析，为自动驾驶汽车换道提供一个相较于传统方法更为高效和安全的决策框架。其中通过整合不同特征提取方法，能够精确把握车辆动态、道路特征以及车辆间关系，并通过特征融合技术形成的新数据集，基于ViT的换道决策模型实现了对换道行为的准确预测，提高了决策的准确性和可靠性；同时加入基于碰撞安全的方法进行换道决策评估，使得换道方法在提升性能的同时进一步保障了安全性。