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基于CHMM的驾驶员意图识别方法
| 题名： | 基于CHMM的驾驶员意图识别方法 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 侯海晶 金立生 |
| 作者单位： | 吉林大学交通学院 长春 130025 |
| 关键词： | 载运工具运用工程 驾驶员意图识别 CHMM 换道 |
| 摘要： | 为了高级驾驶员辅助系统(ADAS)有效地发挥效能，提出了一种驾驶员意图识别方法。基于连续隐马尔科夫模型(CHMM)开发了三种不同的识别模型，用以区分直行、左换道和右换道三种驾驶员操纵意图。被测试者在驾驶模拟器上执行换道和直行的操作。该模拟驾驶器能够模拟中国高速公路场景，测试过程中记录与换道行为密切相关的参数。为了获取最优的模型结构和特征参数集，进行了一系列的测试和对比。结果表明，将方向盘转角、方向盘转角速度和横向加速度作为最优的观察信号，准确率可达到90％以上，而且能够有效地实现早期的意图识别。 |
| 会议日期： | 201111 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 2011年全国博士生学术论坛——交通运输工程 |
| 出版日期： | 2011-10-31 |
| 母体文献： | 2011年全国博士生学术论坛——交通运输工程论文集 |
| 分类号： | U461.91 |
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