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基于车辆运行状态的高速公路驾驶员换道行为辨识

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先进驾驶辅助系统(ADAS)可有效降低事故发生率,而驾驶员行为辨识是开发ADAS的关键问题.本文通过驾驶模拟器试验,采集车辆的运行状态参数进行车辆换道行为辨识,对比分析了不同特征集、不同样本时窗情况下,三种分类器(支持向量机、随机森林、k近邻分类器)的连续识别效果.得到特征组2、样本时窗为1.0秒时的随机森林分类器的识别效果最好,总识别率为92.34％,车道保持识别率为99.87％,换道识别率为82.98％,最早可在驾驶员换道行为开始后0.38秒识别出车辆换道行为;并分析了支持向量机、随机森林、k近邻分类器应用于换道辅助系统与车道保持辅助系统的可行性.

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来源
《2015第十八届汽车安全技术学术会议》|2015年|55-64|共10页
会议地点苏州
作者
郑志晓; 李鹏辉; 胡孟夏; 张文会; 刘博涵; 王岩; 徐晓庆; 李一兵;
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作者单位

中国汽车工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类无线电电信设备;模式识别与装置;
关键词
汽车驾驶辅助系统; 换道行为识别; 支持向量机; 随机森林; k近邻分类器;

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