基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型
发布时间：2017-07-07 02:12
本文关键词：基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型
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【摘要】：依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明:量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数,建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic模型,说明模型具有较好的预测准确性.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;
【关键词】： 智能交通 换道意图 决策机制 换道辅助系统 模糊神经网络
【基金】：国家自然科学基金(51108209) 教育部博士点基金(20113227110014) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX12_0657)~~
【分类号】：U463.6
【正文快照】： 0引言随着车辆辅助驾驶系统的产生和智能车辆系统的研究,越来越多的人开始考虑使用各种车载辅助系统降低事故的潜在危险.换道辅助系统LAC就是通过判断驾驶人的换道意图,当环境感知模块判断当前环境不满足安全换道条件时,进行预警或自动干预驾驶人驾驶.然而,当系统发出与驾驶意
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本文编号：528548
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