CNN-LSTM与GBDT结合的驾驶行为预测模型

"驾驶行为预测在自动驾驶领域至关重要，本文提出了一种综合CNN-LSTM和GBDT的预测模型，旨在提高预测准确性和可解释性。通过CNN-LSTM模型捕捉时空特征，预测车辆行为，如左转、直行和右转。然后，使用GBDT算法挖掘驾驶行为规则，揭示车辆之间的交互影响，进一步优化预测结果。实验证明，该模型在预测性能上优于传统方法。" 在自动驾驶和辅助驾驶系统中，准确预测车辆驾驶行为是确保安全和效率的关键。当前面临的挑战主要是复杂的道路环境和不确定性带来的预测难题。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），因其强大的学习能力和泛化性能，常被用于解决这类问题。然而，它们的黑盒特性限制了模型的可解释性。 针对这一问题，本文提出了一个创新的驾驶行为预测模型，结合了CNN-LSTM的并行网络结构和梯度提升决策树（GBDT）。CNN擅长捕获图像或时间序列中的空间模式，而LSTM则能有效处理序列数据中的长期依赖关系。在交通场景中，车辆的行为受自身历史轨迹和周围车辆历史轨迹的双重影响，所以使用LSTM处理时间序列信息，CNN处理空间信息，从而提取出驾驶行为的时空特征。 模型首先将驾驶行为分为三类：左转、直行和右转。通过统计分析这些行为的特征，然后利用目标车辆和邻近车辆的历史信息来预测其未来行为。实验结果显示，这种CNN-LSTM模型在预测性能上优于传统的预测方法。 为了解决深度学习模型的可解释性问题，文章引入了GBDT算法。GBDT是一种基于决策树的集成学习方法，它能够挖掘特征之间的关系，尤其是车辆行驶过程中的驾驶行为规则。通过GBDT，可以定量描述车辆之间的交互性，形成一系列驾驶行为规则，这些规则可以作为额外的特征输入到CNN-LSTM模型中，从而增强模型的预测精度。实验表明，GBDT能够有效地描述行驶车辆间的交互性，进一步提升了驾驶行为预测的准确性。 这个组合模型结合了深度学习的预测能力和决策树的可解释性，为自动驾驶系统的驾驶行为预测提供了一个更全面、更透明的解决方案，有助于提高系统的整体性能和安全性。