【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)對高速公路微觀狀態(tài)的監(jiān)測,需要對車輛換道行為進(jìn)行識別.利用車載GPS定位數(shù)據(jù)獲取車輛換道參數(shù),并分析換道車及其周圍車輛在換道時的參數(shù)統(tǒng)計分布特征,提取換道行為表征參數(shù),建立了基于隱馬爾可夫的換道行為識別模型.結(jié)果表明:利用該模型可以實(shí)現(xiàn)對駛出換道、駛回?fù)Q道和車道保持行為的較好識別,且能在換道發(fā)生后1s識別出換道行為,準(zhǔn)確率高達(dá)92%.為后期實(shí)時換道預(yù)警提供參考.
[Abstract]:In order to monitor the micro state of freeway, it is necessary to identify the vehicle changing behavior. The vehicle changing parameters are obtained by using the vehicle GPS location data, and the statistical distribution characteristics of the parameters of the changing vehicle and its surrounding vehicles are analyzed, the parameters of the changing behavior are extracted, and the recognition model of the change behavior based on hidden Markov is established. The results show that the model can be used to recognize the behavior of changing lanes, changing lanes back and keeping the lane, and it can recognize the behavior of changing lanes 1 s after the change of lanes, and the accuracy is as high as 92%. It provides a reference for the real-time early warning.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金面上項目(E2016032)~~
【分類號】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 袁盛s

本文編號：2188565