【摘 要】
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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1 150组,对比车
【基金项目】
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国家自然科学基金(61403172);道路交通安全公安部重点实验室(2016ZDSYSKFKT09)资助
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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1 150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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