自然驾驶条件下驾驶人换道行为实时预测

发布时间：2018-05-22 15:44

  本文选题：驾驶行为 + 实车试验　； 参考：《哈尔滨工业大学学报》2015年09期

【摘要】：为降低车道变换的风险性,提出一种基于驾驶人视觉特性与车辆运动状态预测车道变换行为的方法.应用视觉追踪系统、毫米波雷达等仪器设备,进行了真实环境下的实车驾驶试验.基于换道前驾驶人后视镜注视特性确定换道意图时窗大小为5s,构建换道行为预测的表征指标体系.设计BP神经网络结构,构建换道行为预测模型.结果表明:模型可以至少提前1.5s预测驾驶人的换道行为,且预测精度达到95.58%.与基于转向灯状态预测驾驶人换道行为相比,其预测精度及时序特性均有显著提升,证明了预测指标及预测方法的有效性.
[Abstract]:In order to reduce the risk of lane change, a method for predicting lane change behavior based on driver's visual characteristics and vehicle motion state is proposed. The real vehicle driving test was carried out by means of visual tracking system, millimeter wave radar and other instruments. Based on the fixation characteristics of the rearview mirror of the driver before changing the lane, the window size of the change intention was determined to be 5 s, and the indicator system for predicting the change of track behavior was constructed. The BP neural network structure is designed and the prediction model of changing channel behavior is constructed. The results show that the model can predict the behavior of the driver at least 1.5 seconds in advance, and the prediction accuracy is 95.58. The prediction accuracy and time series characteristics of the proposed method are significantly improved than that of the steering signal state prediction, which proves the validity of the prediction index and the prediction method.
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;长安大学汽车学院;
【基金】：国家自然科学基金(61503049,51178053) 教育部高等学校博士学科点专项基金(20135522110003) 中央高校基本科研业务费专项资金(2014G1502015)
【分类号】：U491

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1922680