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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
| 题名： | 基于车辆运行状态的高速公路驾驶员换道行为辨识 |
| 正文语种： | 中文 |
| 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 |
| 作者单位： | 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084 东北林业大学交通学院,哈尔滨150040 |
| 关键词： | 换道识别 支持向量机 随机森林 k近邻 |
| 摘要： | 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. |
| 会议日期： | 20150825 |
| 会议举办地点： | 苏州 |
| 会议名称： | 2015第十八届汽车安全技术学术会议 |
| 出版日期： | 2015-08-25 |
| 母体文献： | 2015第十八届汽车安全技术学术会议论文集 |
| 分类号： | TP3 U49 |
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