基于HMM和SVM级联算法的驾驶意图识别

刘志强; 吴雪刚; 倪捷; 张腾

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基于HMM和SVM级联算法的驾驶意图识别

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为降低先进驾驶员辅助系统的误警率,提出了利用不同任务下"人车路"参数的差异性识别驾驶意图的方法.在模拟驾驶仪系统中开展实验,记录了12名受试者的驾驶样本1150组,对比车道保持意图、换道意图和超车意图样本的差异,确定了6个参数的驾驶意图识别指标体系.运用HMM和SVM级联算法建立驾驶员驾驶意图识别模型.结果表明:基于该算法的识别准确率达95.84％,明显高于HMM或SVM单一算法,且单次平均识别时间为0.017s,满足驾驶员对突发性事件反应时间的要求.

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来源
《汽车工程》 |2018年第7期|858-864|共7页
作者
刘志强; 吴雪刚; 倪捷; 张腾;
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作者单位

江苏大学汽车与交通工程学院,镇江 212013;

江苏大学汽车与交通工程学院,镇江 212013;

江苏大学汽车与交通工程学院,镇江 212013;

江苏大学汽车与交通工程学院,镇江 212013;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
智能交通; 意图识别; 隐马尔可夫模型; 支持向量机; T检验;

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