【摘 要】
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现有的交通环岛通行优化研究大多以无损通信为背景，结合车辆速度等基础数据设计协同策略，忽略了影响交通策略的外界环境等数据，无法满足实际应用的需要。同时为了弥补实际通讯受限问题，结合智能网联汽车车-路-环境协同的特点，提出一种结合用户画像，基于车辆状态预测的环岛车辆协同换道策略。结合时空特征的车辆预测方法（AP-LSTM）可以通过关联规则对智能网联汽车中的多维异构数据进行分析，以此提高预测精度。在此基
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“安全关键应用场景中信息物理系统信息交互关键技术及其应用研究”（2021D01E20）； 国家自然科学基金项目“多智能体系统在开放式场景中信息交互关键技术及其应用研究”（62072071）； “工业网络系统中面向信息通信的传输-控制协同调度优化及其应用研究”（62262066）；
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现有的交通环岛通行优化研究大多以无损通信为背景，结合车辆速度等基础数据设计协同策略，忽略了影响交通策略的外界环境等数据，无法满足实际应用的需要。同时为了弥补实际通讯受限问题，结合智能网联汽车车-路-环境协同的特点，提出一种结合用户画像，基于车辆状态预测的环岛车辆协同换道策略。结合时空特征的车辆预测方法（AP-LSTM）可以通过关联规则对智能网联汽车中的多维异构数据进行分析，以此提高预测精度。在此基础上结合Stackelberg博弈对交通环岛路口处车辆进行协同控制（PMC算法）。通过SUMO进行仿真实验，表明AP-LSTM预测算法的均方根误差值更低，在协同决策的消融实验中加速度标准差优化效果达到30.8%证明了预测机制对于协同博弈的有效性，同时，PMC协同算法相较于SUMO，加速度标准差降低51.7%，平均速度提高3%，有效提高了交通环岛的通行效率和驾驶平稳性。
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