危险换道驾驶行为预测方法研究

发布时间：2018-06-07 14:59

  本文选题：换道预警 + 行为预测　； 参考：《汽车工程》2017年09期

【摘要】：提出了两种危险换道驾驶行为预测算法,分别为基于贝叶斯因子阈值法的隐马尔可夫模型预测算法和基于运动时间窗特征提取法的支持向量机预测算法,它们所需的车辆运行特征变量均可在车联网环境下获得。通过基于Prescan-Simulink联合仿真的驾驶员在环仿真,获得危险和正常两种换道场景下的车辆运动数据,进而对提出的两种算法进行验证和比较。结果表明,两种预测算法对危险换道驾驶行为的预测均有较高的准确率,有助于对危险换道的驾驶员给予及时警告或辅助纠正,从而减少危险换道事故的发生。在样本数据有限的条件下,SVM算法的预测效果更好。
[Abstract]:Two prediction algorithms of dangerous change driving behavior are proposed, which are hidden Markov model prediction algorithm based on Bayesian factor threshold method and support vector machine prediction algorithm based on motion time window feature extraction method. The vehicle running characteristic variables required by them can be obtained under the environment of vehicle network. Through the simulation of driver in the loop based on Prescan-Simulink, the vehicle motion data in the dangerous and normal changing environment are obtained, and then the two algorithms are verified and compared. The results show that the two prediction algorithms have high accuracy in predicting dangerous changing driving behavior, which is helpful to give timely warning or auxiliary correction to the dangerous drivers, thus reducing the occurrence of dangerous traffic change accidents. The prediction effect of SVM algorithm is better under the condition of limited sample data.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(U1564201,51108209,50875112和70972048) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX160905)资助
【分类号】：U491.25

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6 王s，

本文编号：1991590