基于HMM-SVM的驾驶员换道意图辨识研究
发布时间：2017-10-26 00:15
本文关键词：基于HMM-SVM的驾驶员换道意图辨识研究
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【摘要】：为了提高驾驶员换道意图的辨识率,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的混合模型。通过驾驶员在环仿真实验平台采集1.2 s时间窗内的驾驶员方向盘转角、油门踏板操作信息,匹配时序性良好的各个HMM模型(紧急左换道、正常左换道、紧急右换道、正常右换道和车道保持五种HMM模型)。然后结合各个HMM模型输出的最大似然估计值,由SVM进行分类,从而辨识出驾驶员当前的换道意图。仿真结果表明:相比单独的HMM或SVM,该混合模型能够更准确地辨识驾驶员的换道意图,辨识率高达98%,且耗时仅需0.006 s,具有较好的实时性。
【作者单位】： 汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【关键词】： 驾驶员换道意图 混合模型 隐马尔可夫模型 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(51175159);国家自然科学基金(51575169) 中华人民共和国人力资源和社会保障部留学人员科技活动项目资助
【分类号】：U463.6;TP181
【正文快照】： 1引言驾驶员换道意图辨识是先进驾驶辅助系统的重要组成部分,它为自适应巡航控制、车道偏离预警等先进驾驶辅助系统提供决策参考信息,以改善对车辆换道的控制效果[1]。国内外学者提出了很多驾驶员意图辨识的方法,马国成等人[2]通过模糊支持向量机的方法,解决了车辆并线意图辨
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