摘要
车辆自动换道行为是指车辆在自动驾驶模式下，根据感知到的环境信息和自身状态，自主决策并完成换道操作的过程。
准确可靠的车辆自动换道行为模型，对于提高自动驾驶系统的安全性、舒适性和效率至关重要。
本文首先介绍了车辆自动换道行为的相关概念，包括换道类型、影响因素、决策过程等。
然后，对现有的车辆自动换道行为建模方法进行了综述，包括基于规则的建模方法、基于模型的建模方法和基于机器学习的建模方法，并分析了它们的优缺点。
接着，重点阐述了基于深度学习的车辆换道行为建模方法，包括卷积神经网络模型、循环神经网络模型和深度强化学习模型，并总结了它们的研究现状和发展趋势。
最后，对车辆自动换道行为建模的未来研究方向进行了展望。
关键词：自动驾驶；换道行为；建模；深度学习；强化学习
车辆自动换道行为是指车辆在自动驾驶模式下，根据感知到的环境信息和自身状态，自主决策并完成换道操作的过程。
这是一个复杂的多因素决策过程，涉及到车辆动力学、交通环境感知、驾驶意图预测等多个方面。
1.1换道类型
车辆换道行为可以根据不同的标准进行分类，例如：
根据换道方向，可以分为左换道和右换道；根据换道目的，可以分为战略换道和战术换道；根据交通环境，可以分为自由换道、跟车换道和强制换道。
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