本文選題：駕駛意圖 + 先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)��； 參考：《中國安全科學(xué)學(xué)報》2016年02期

【摘要】：為更準(zhǔn)確地對駕駛行為進(jìn)行預(yù)警,進(jìn)一步提高駕駛?cè)藫Q道意圖的辨識準(zhǔn)確率,借助駕駛模擬器采集數(shù)據(jù),建立基于支持向量機(jī)(SVM)理論的換道意圖辨識模型。對比分析不同人-車-路系統(tǒng)參數(shù)組合在換道意圖和車道保持期間的差異性,選取最佳特征參數(shù)組合,運(yùn)用網(wǎng)格和遺傳算法-支持向量機(jī)(GA-SVM)尋優(yōu)方法優(yōu)化模型參數(shù),并對優(yōu)化模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,以縱向加速度、方向盤轉(zhuǎn)角、車輛偏離車道中心線的距離、駕駛?cè)祟^部運(yùn)動橫坐標(biāo)變化值作為表征換道意圖的人-車-路系統(tǒng)特征參數(shù),優(yōu)化模型懲罰參數(shù)c為58.642 3、核函數(shù)參數(shù)g為222.732 6時,該模型對駕駛?cè)藫Q道意圖的辨識準(zhǔn)確率為90%,誤警率為5%,基本實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確辨識換道意圖。
[Abstract]:In order to warn the driving behavior more accurately and improve the identification accuracy of the driver's change intention, the identification model of the change intention based on the support vector machine (SVM) theory was established with the help of the data collected by the driving simulator.By comparing and analyzing the differences between different man-vehicle-road system parameter combinations during the course of lane change and lane keeping, the optimal feature parameter combination is selected, and the model parameters are optimized by using the grid and genetic algorithm-support vector machine (GA-SVM) optimization method.The optimization model is verified.The results show that the longitudinal acceleration, steering wheel angle, the distance from the center of the lane, the change value of the transverse coordinate of the driver's head motion are taken as the characteristic parameters of the human-vehicle-road system to represent the change intention.The optimized model has a penalty parameter c of 58.642 3 and a kernel function parameter g of 222.732 6. The identification accuracy of the model is 90 and the false alarm rate is 5.
【作者單位】： 江蘇省交通技師學(xué)院車輛工程系;江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省交通運(yùn)輸科技項(xiàng)目(2014Y17)
【分類號】：U463.6

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本文編號：1738919