通过Python代码的编写，实现车辆变道起止点的前后车车辆信息提取，使用数据集为highD数据集。

本文通过对Python代码的编写，实现对HighD数据集中车辆变道时本车及当前车道和目标车道的前后车数据获取，使用获取的数据可进行换道决策，模型验证等研究。

本文通过对Python代码的编写，实现对HighD数据集中车辆变道时本车及当前车道和目标车道的前后车数据获取，使用获取的数据可进行换道决策，模型验证等研究。

通过Python代码的编写，实现车辆变道起止点的前后车车辆信息提取，使用数据集为highD数据集。

建立路网模型顺向车道设置进出synchro7主界面，单击右侧工具栏中按钮，在界面中部单击鼠标左键，确定路段起点，拖动鼠标，单击鼠标左键，确定路径终点，拖动方向为路径方向。鼠标双击路径后半部分，可设置车道数量，车道宽度等相关参数：单击Lanes and Sharing（#RL）右侧空白格，选择车道数量。需要注意的是若画的两条道路相交，那么在设置车道类型及数量时，建立路段时的一条路段，被交叉口分隔为了

由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了5600条完整的变道记录。通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。适用于驾驶员模

在进行车辆直行变道的决策研究时，本车道前车和目标车道前后车的数据及其重要，这些数据直接影响到车辆变道动作执行的可能性，在一般的研究中，大多驾驶车辆采集车辆变道时相关的数据，但是由此得到的数据很少，且很难获得，也有一些研究通过手动筛选的方式，从已有数据集中获取部分研究数据，但手动筛选数据，务必导致效率低下且可能因为筛选的数据囊括的情况较少，直接影响到研究的真实、可靠性。NGSIM数据集具有量大质优的

由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了5600条完整的变道记录。通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。适用于驾驶员模