本文選題：駕駛行為 + 實(shí)車試驗(yàn)��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年09期

【摘要】：為降低車道變換的風(fēng)險(xiǎn)性,提出一種基于駕駛?cè)艘曈X(jué)特性與車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)預(yù)測(cè)車道變換行為的方法.應(yīng)用視覺(jué)追蹤系統(tǒng)、毫米波雷達(dá)等儀器設(shè)備,進(jìn)行了真實(shí)環(huán)境下的實(shí)車駕駛試驗(yàn).基于換道前駕駛?cè)撕笠曠R注視特性確定換道意圖時(shí)窗大小為5s,構(gòu)建換道行為預(yù)測(cè)的表征指標(biāo)體系.設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)建換道行為預(yù)測(cè)模型.結(jié)果表明:模型可以至少提前1.5s預(yù)測(cè)駕駛?cè)说膿Q道行為,且預(yù)測(cè)精度達(dá)到95.58%.與基于轉(zhuǎn)向燈狀態(tài)預(yù)測(cè)駕駛?cè)藫Q道行為相比,其預(yù)測(cè)精度及時(shí)序特性均有顯著提升,證明了預(yù)測(cè)指標(biāo)及預(yù)測(cè)方法的有效性.
[Abstract]:In order to reduce the risk of lane change, a method for predicting lane change behavior based on driver's visual characteristics and vehicle motion state is proposed. The real vehicle driving test was carried out by means of visual tracking system, millimeter wave radar and other instruments. Based on the fixation characteristics of the rearview mirror of the driver before changing the lane, the window size of the change intention was determined to be 5 s, and the indicator system for predicting the change of track behavior was constructed. The BP neural network structure is designed and the prediction model of changing channel behavior is constructed. The results show that the model can predict the behavior of the driver at least 1.5 seconds in advance, and the prediction accuracy is 95.58. The prediction accuracy and time series characteristics of the proposed method are significantly improved than that of the steering signal state prediction, which proves the validity of the prediction index and the prediction method.
【作者單位】： 重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61503049,51178053) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)基金(20135522110003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2014G1502015)
【分類號(hào)】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1922680