基于k-means的自然驾驶轨迹聚类研究

作者：倪思齐; 江浩斌; 尹晨辉; 沈青原

来源：时代汽车, 2023, (06): 181-183.

• 轨迹聚类
• k-means
• 参数优化

使用k-means聚类方法对Intersection Drone Dataset(inD)自然驾驶数据集中的部分车辆轨迹进行了聚类分析。首先，根据车辆的驶入、驶出车道，对轨迹数据的转向类型进行了人工标注，为评价轨迹聚类算法的正确度奠定基础。其次，根据k-means聚类正确度与程序运行效率，分析并优化了聚类算法参数。最后，采用优化参数后的k-means对车辆轨迹进行了聚类，结果显示轨迹聚类正确度达到95.4%。

• 单位
  江苏大学