驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试

发布时间：2017-08-09 05:24

  本文关键词：驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试

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【摘要】：通过分析驾驶人换道行为和车辆运动状态,研究了意图换道和车道保持阶段的差异性,并基于BP神经网络模型和证据理论识别模型,对意图换道进行了实时识别试验。结果表明:两种模型在换道前3s对意图换道样本识别准确率分别为78.26%、45.22%,在换道时刻的识别准确率分别为99.13%、86.96%;随机选择样本对两种识别模型进行验证,意图换道样本的识别准确率分别为86.00%、96.00%,车道保持样本的识别准确率分别为21.05%、78.95%,同时模型识别出正确样本的最长时间均小于0.5s,表明证据理论识别模型具有较高的优越性和实用性。
【作者单位】： 长安大学汽车学院;长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室;
【关键词】： 交通运输安全工程 驾驶行为 意图识别 BP神经网络 证据理论
【基金】：教育部创新团队发展计划项目(IRT1286) 国家自然科学基金项目(61473046;61374196;51305041) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822153101;310822161006;2014G3222004;2013G2222029)
【分类号】：U491.25
【正文快照】： 710064)0引言目前,换道辅助和车道保持系统大多是通过雷达或者视觉传感器获取的周围环境信息和自身车辆状态来评价当前的交通安全状况,但许多系统都忽略了驾驶人的操作策略和行车意图[1,2]。驾驶人作为车辆的操作者,是影响行车安全的重要因素,行车过程中驾驶人会受到周围交通

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本文编号：643729