【摘 要】
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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
【出 处】
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2011年全国博士生学术论坛——交通运输工程
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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.
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