1. 毕业设计（论文）主要内容：

车辆跟驰和变道行为共同构成机动车驾驶员的基本驾驶行为。然而车辆变道造成交通事故概率高，且容易导致交通流延误甚至交通拥堵，是交通流领域研究热点问题之一。因此，对于车辆变道行为的模式识别具有重要意义。论文基于行车轨迹、陀螺仪或电子里程表的数据，在高速公路环境下，对车辆变道的行为进行识别，包括左变道，左转弯，右变道，右转弯等场景。完成的主要内容包括：

（1）对车辆变道行为进行建模分析

（2）探索机器学习分类算法在车辆变道行为识别中的应用

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）收集查阅关于车辆变道行为识别的相关文献。

（2）完成机器学习分类算法在车辆变道行为识别中的设计。

（3）基于高速公路场景，完成算法的软件实现及准确性测试。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）2月20日-3月15日，查阅相关文献资料，编写开题报告，指导老师审核开题报告。

（2）3月16日-4月15日，对开题报告进行修改完善；完成对高速公路环境下，车辆变道行为识别的分析与设计。

（3）4月16日-4月30日，学生提交毕业设计（论文）工作阶段性报告，指导老师完成阶段性报告审核。

4. 主要参考文献

[1] xu x , yu j ,zhu y , et al. leveraging smartphones for vehicle lane-level localization onhighways[j]. ieee transactions on mobile computing, 2017:1-1.

[2] aly h ,basalamah a , youssef m . lanequest: an accurate and energy-efficient lanedetection system[j]. 2015.

[3] rohani m ,gingras d , vigneron v , et al. a new decentralized bayesian approach forcooperative vehicle localization based on fusion of gps and inter-vehicledistance measurements[m]. 2013.,