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摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。
使用自动驾驶汽车的退出策略
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