本文選題：駕駛員轉(zhuǎn)向行為　切入點：交叉口　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年17期

【摘要】：基于profit-sharing增強學(xué)習(xí)算法,提出了自適應(yīng)性駕駛員意圖辨識的方法,對交叉口駕駛員轉(zhuǎn)向意圖進行辨識,達到了縮短辨識所需時間和提高駕駛意圖辨識準確性的目的。通過駕駛模擬儀采集的交叉口駕駛員操作數(shù)據(jù),建立關(guān)于油門踏板操作量、制動踏板操作量、車速的駕駛員轉(zhuǎn)向行為模型,運用profit-sharing增強學(xué)習(xí)方法對轉(zhuǎn)向行為模型進行實時調(diào)整,使模型反映駕駛員的個體特征。實驗結(jié)果表明,所提的方法在交叉路口前3 s對駕駛行為的識別率是96.8%,前5 s的識別率是94.1%。
[Abstract]:Based on the profit - sharing enhanced learning algorithm , a self - adaptive driver ' s intention identification method is put forward . The aim of shortening the time required for identification and improving the accuracy of driving intention identification is achieved . The steering behavior model is adjusted in real time by using the profit - sharing enhancement learning method to reflect the individual characteristics of the driver . The experimental results show that the recognition rate of the proposed method to the driving behavior at the first 3 s of the intersection is 96.8 % , and the recognition rate of the first 5 s is 94.1 % .

【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;
【基金】：2011年教育部博士點基金(20113227110014)項目 江蘇省道路載運工具新技術(shù)應(yīng)用重點實驗室(BM2008206002)項目資助
【分類號】：U491.23

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本文編號：1724031