本文關鍵詞：基于駕駛人決策機制的換道意圖識別模型

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【摘要】：依據駕駛人換道決策的產生機制,提出速度期望滿足度、危險感知系數和換道可行性系數作為換道決策的識別指標并確定其量化方法.通過實車試驗數據的分析表明:量化指標與換道決策存在不同程度的相關性;同時在換道初期、車道保持及過渡狀態(tài)階段存在顯著差異.以速度期望滿足度、危險感知系數和換道可行性系數為特征輸入參數,建立基于模糊神經網絡的駕駛人換道意圖識別模型,進行駕駛人換道意圖的識別.結果表明,該模型在換道初期的預測準確率達到89.93%,虛警率為9.52%,優(yōu)于以碰撞時間TTC為輸入指標的BP神經網絡模型,以及以RV、RP、RS為變量的Logistic模型,說明模型具有較好的預測準確性.
【作者單位】： 江蘇大學汽車與交通工程學院;
【關鍵詞】： 智能交通 換道意圖 決策機制 換道輔助系統(tǒng) 模糊神經網絡
【基金】：國家自然科學基金(51108209) 教育部博士點基金(20113227110014) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃項目(CXLX12_0657)~~
【分類號】：U463.6
【正文快照】： 0引言隨著車輛輔助駕駛系統(tǒng)的產生和智能車輛系統(tǒng)的研究,越來越多的人開始考慮使用各種車載輔助系統(tǒng)降低事故的潛在危險.換道輔助系統(tǒng)LAC就是通過判斷駕駛人的換道意圖,當環(huán)境感知模塊判斷當前環(huán)境不滿足安全換道條件時,進行預警或自動干預駕駛人駕駛.然而,當系統(tǒng)發(fā)出與駕駛意

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9 洪治平;;您開車,后邊我來w，

本文編號：528548