基于危险态势识别的智能车驾驶模式选择

发布时间：2017-08-10 18:49

  本文关键词：基于危险态势识别的智能车驾驶模式选择

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【摘要】：人机共驾是智能车发展中必须经历的一个重要阶段,而人机切换时机选择是人机共驾需要解决的一个关键问题。为此,文中以实车实验采集的数据为依据,根据驾驶人经验及经K-均值聚类得出的危险态势等级对驾驶模式选择方式(安全驾驶、进行警示和自动切换)进行了标定。通过引入车速均值、加速度标准差、车头时距、前轮转角标准差、车道偏离量以及驾驶人经验等6项指标作为特征向量,提出了基于径向基核函数序列最小优化算法(SMO)的智能车驾驶模式选择模型。并以决策树、径向基神经网络、支持向量机(SVM)作为对照。研究结果表明,文中提出的基于SMO方法的驾驶模式识别模型的准确率达到91.7%,相较于其他3种识别方法具有较大的优越性.
【作者单位】： 武汉理工大学智能交通系统研究中心;武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心;威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程学院;武汉理工大学自动化学院;
【关键词】： 智能车 驾驶模式 K-均值聚类 序列最小优化算法 交通安全
【分类号】：U491
【正文快照】： Foundation items:Supported by the National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science andTechnology of China(2014BAG01B03)and the National Natural Science Foundation of China(61104158)在过去的30年,智能车在世界范围内经历了

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本文编号：652068