基于GPS定位数据的高速公路换道特征分析与行为识别

发布时间：2018-08-17 18:48

【摘要】：为了实现对高速公路微观状态的监测,需要对车辆换道行为进行识别.利用车载GPS定位数据获取车辆换道参数,并分析换道车及其周围车辆在换道时的参数统计分布特征,提取换道行为表征参数,建立了基于隐马尔可夫的换道行为识别模型.结果表明:利用该模型可以实现对驶出换道、驶回换道和车道保持行为的较好识别,且能在换道发生后1s识别出换道行为,准确率高达92%.为后期实时换道预警提供参考.
[Abstract]:In order to monitor the micro state of freeway, it is necessary to identify the vehicle changing behavior. The vehicle changing parameters are obtained by using the vehicle GPS location data, and the statistical distribution characteristics of the parameters of the changing vehicle and its surrounding vehicles are analyzed, the parameters of the changing behavior are extracted, and the recognition model of the change behavior based on hidden Markov is established. The results show that the model can be used to recognize the behavior of changing lanes, changing lanes back and keeping the lane, and it can recognize the behavior of changing lanes 1 s after the change of lanes, and the accuracy is as high as 92%. It provides a reference for the real-time early warning.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;
【基金】：黑龙江省自然科学基金面上项目(E2016032)~~
【分类号】：U491

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2188565