基于隱馬爾可夫理論的駕駛?cè)藫Q道意圖識別研究
本文關(guān)鍵詞:基于隱馬爾可夫理論的駕駛?cè)藫Q道意圖識別研究
更多相關(guān)文章: 駕駛?cè)?/b> 高速公路 視覺特性 車道變換 意圖識別 HMM算法
【摘要】:在行車過程中,駕駛?cè)诵枰煌5挠^察周圍環(huán)境并作出判斷,特別是在變換車道時(shí),如果出現(xiàn)觀察不足或者決斷失誤,極有可能導(dǎo)致交通事故。如果能夠提前預(yù)知駕駛?cè)说膿Q道意圖,就可以對接下來的換道行為進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估,提醒駕駛?cè)瞬扇≌_的應(yīng)對措施,便能最大限度地避免交通事故的發(fā)生。而在高速公路環(huán)境中,行駛速度較快,交通事故的危險(xiǎn)性更高,因此對高速公路環(huán)境下駕駛?cè)藫Q道意圖的識別對行車安全具有重要意義。本文首先分析了大量國內(nèi)外關(guān)于駕駛意圖識別方法的研究現(xiàn)狀,最終選取駕駛?cè)艘曈X特性來研究駕駛?cè)说膿Q道意圖,采用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的方法對比分析駕駛?cè)嗽谧�、右換道階段和車道保持階段的視覺特性差異,提取表征駕駛?cè)艘曈X特性規(guī)律的特征參數(shù)組,基于隱馬爾可夫理論(HMM,Hidden Markov Model)建立換道意圖識別模型,最后對模型的效果進(jìn)行評價(jià)。本文具體研究工作如下:1.根據(jù)研究需要對換道行為進(jìn)行分析和劃分,根據(jù)現(xiàn)有試驗(yàn)條件進(jìn)行試驗(yàn)方案設(shè)計(jì),包括試驗(yàn)人員招募和培訓(xùn)等,為后面的章節(jié)提供理論和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.采集分析駕駛?cè)艘曈X特性數(shù)據(jù)。首先劃分視野平面,然后分析意圖階段和車道保持階段的視覺特性參數(shù)的變化規(guī)律,并運(yùn)用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的方法檢驗(yàn)各個(gè)參數(shù)的差異性,最后確立視覺特性表征參數(shù)為對相應(yīng)一側(cè)后視鏡注視次數(shù)和注視時(shí)間、水平方向視覺搜索廣度、掃視幅度、掃視速度、頭部水平轉(zhuǎn)角標(biāo)準(zhǔn)差。3.建立基于隱馬爾可夫的識別模型。首先,從HMM的基本算法原理和應(yīng)用闡述HMM的建模思想;接著,結(jié)合論文研究目的和要求,選取建模所需的視覺表征參數(shù),利用從試驗(yàn)數(shù)據(jù)中選取的276個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練;最后基于HMM建立換道意圖識別模型,利用測試樣本對識別模型進(jìn)行驗(yàn)證。論文以駕駛?cè)艘曈X特性為基礎(chǔ),利用隱馬爾可夫理論深入研究了高速公路環(huán)境下駕駛?cè)藫Q道意圖識別面臨的關(guān)鍵技術(shù)問題。本文所建立的模型有較高的識別準(zhǔn)確率,從而為駕駛?cè)艘鈭D領(lǐng)域的研究提供重要的借鑒,進(jìn)而減少交通事故的發(fā)生。
【關(guān)鍵詞】:駕駛?cè)?/strong> 高速公路 視覺特性 車道變換 意圖識別 HMM算法
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:U463.6
【目錄】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-11
- 第1章 緒論11-19
- 1.1 研究背景和意義11-12
- 1.1.1 研究背景11
- 1.1.2 研究意義11-12
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
- 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-14
- 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
- 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)15-16
- 1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線16-19
- 第2章 車道變換行為分析及試驗(yàn)19-29
- 2.1 車道變換行為分析19-21
- 2.1.1 定義及類型劃分19-20
- 2.1.2 換道過程階段劃分20
- 2.1.3 意圖表征時(shí)窗寬度的確定20-21
- 2.2 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)21-26
- 2.2.1 試驗(yàn)條件22-24
- 2.2.2 試驗(yàn)駕駛?cè)?/span>24
- 2.2.3 試驗(yàn)注意事項(xiàng)及步驟24-25
- 2.2.4 試驗(yàn)方案25-26
- 2.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理26-27
- 2.3.1 異常值處理26-27
- 2.3.2 樣本數(shù)據(jù)選取27
- 2.4 本章小結(jié)27-29
- 第3章 駕駛?cè)艘曈X行為及頭部運(yùn)動(dòng)分析29-49
- 3.1 興趣區(qū)域的劃分29-33
- 3.1.1 劃分方法比較29-31
- 3.1.2 本文興趣區(qū)域劃分31-33
- 3.2 注視行為特征分析33-39
- 3.2.1 平均注視時(shí)間33-34
- 3.2.2 注視次數(shù)34-35
- 3.2.3 后視鏡注視行為分析35-38
- 3.2.4 注視路徑轉(zhuǎn)移38-39
- 3.3 視覺搜索廣度39-41
- 3.3.1 水平方向視覺搜索廣度40
- 3.3.2 垂直方向視覺搜索廣度40-41
- 3.4 掃視行為特征分析41-44
- 3.4.1 掃視幅度41-42
- 3.4.2 平均掃視時(shí)間42-43
- 3.4.3 掃視速度43-44
- 3.5 頭部運(yùn)動(dòng)特性44-47
- 3.5.1 頭部水平方向轉(zhuǎn)動(dòng)角度標(biāo)準(zhǔn)差45-46
- 3.5.2 頭部垂直方向轉(zhuǎn)角標(biāo)準(zhǔn)差46-47
- 3.6 不同意圖階段視覺表征參數(shù)選取47
- 3.7 本章小結(jié)47-49
- 第4章 基于HMM模型的換道意圖識別方法研究49-67
- 4.1 HMM理論概述49-58
- 4.1.1 基本原理49-50
- 4.1.2 基本問題50-56
- 4.1.3 HMM分類56-58
- 4.2 基于CHMM的識別模型設(shè)計(jì)58-63
- 4.2.1 選擇HMM結(jié)構(gòu)58-59
- 4.2.2 HMM模型設(shè)計(jì)59-60
- 4.2.3 訓(xùn)練HMM60-63
- 4.3 算法驗(yàn)證63-65
- 4.3.1 換道意圖識別過程原理63-64
- 4.3.2 識別準(zhǔn)確率分析64-65
- 4.4 本章小結(jié)65-67
- 第5章 總結(jié)與展望67-69
- 5.1 工作總結(jié)67-68
- 5.2 研究展望68-69
- 參考文獻(xiàn)69-73
- 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果73-75
- 致謝75
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本文編號:892694
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