窄路密网及智能网联交通环境下的换道数据集

本数据集采集自雄安新区窄路密网典型道路环境，聚焦于车辆横向驾驶行为，记录了车辆向左换道与向右换道的完整微观过程。数据时间范围为2023年至2025年，时间精度为0.1秒（10Hz），空间覆盖雄安新区容东片区典型干道及交叉口群，空间定位精度优于10厘米。通过车载与路侧多源传感器（GPS/IMU、激光雷达、视频检测）融合采集，并采用轨迹重构与卡尔曼滤波算法进行数据处理，生成了包含换道车辆自身状态（位置、速度、加速度、航向角、车身尺寸）及其与周边车辆（本车道前车、左右车道前后车）动态交互关系的高质量数据。数据集按换道方向（LCL/LCR）分类存储，以xlsx格式提供，适用于换道决策建模、驾驶行为仿真、自动驾驶风险评估及车路协同控制算法验证等多个研究领域，对理解复杂城市环境下的微观交通行为具有重要价值。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集采集自雄安新区窄路密网道路环境，聚焦车辆换道行为，以0.1秒精度记录了2023年至2025年间车辆横向驾驶的微观过程及其与周边车辆的交互数据。通过多源传感器融合与轨迹重构算法处理，生成高质量换道轨迹数据，适用于自动驾驶、驾驶行为建模等研究领域。