本文關鍵詞：基于危險態(tài)勢識別的智能車駕駛模式選擇

  更多相關文章： 智能車 駕駛模式 K-均值聚類 序列最小優(yōu)化算法 交通安全

【摘要】：人機共駕是智能車發(fā)展中必須經(jīng)歷的一個重要階段,而人機切換時機選擇是人機共駕需要解決的一個關鍵問題。為此,文中以實車實驗采集的數(shù)據(jù)為依據(jù),根據(jù)駕駛人經(jīng)驗及經(jīng)K-均值聚類得出的危險態(tài)勢等級對駕駛模式選擇方式(安全駕駛、進行警示和自動切換)進行了標定。通過引入車速均值、加速度標準差、車頭時距、前輪轉(zhuǎn)角標準差、車道偏離量以及駕駛人經(jīng)驗等6項指標作為特征向量,提出了基于徑向基核函數(shù)序列最小優(yōu)化算法(SMO)的智能車駕駛模式選擇模型。并以決策樹、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機(SVM)作為對照。研究結果表明,文中提出的基于SMO方法的駕駛模式識別模型的準確率達到91.7%,相較于其他3種識別方法具有較大的優(yōu)越性.
【作者單位】： 武漢理工大學智能交通系統(tǒng)研究中心;武漢理工大學國家水運安全工程技術研究中心;威斯康星大學麥迪遜分校土木與環(huán)境工程學院;武漢理工大學自動化學院;
【關鍵詞】： 智能車 駕駛模式 K-均值聚類 序列最小優(yōu)化算法 交通安全
【分類號】：U491
【正文快照】： Foundation items:Supported by the National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science andTechnology of China(2014BAG01B03)and the National Natural Science Foundation of China(61104158)在過去的30年,智能車在世界范圍內(nèi)經(jīng)歷了

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本文編號：652068