【摘 要】
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提出了考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略.通过实车驾驶数据采集平台采集驾驶人的驾驶行为数据,并基于模糊聚类对驾驶数据进行聚类处理,进而利用广义回归神经网络(
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学工程仿生教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0100904),国家自然科学基金(51775235,U1564211),吉林省自然科学基金(20170101138JC).
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提出了考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略.通过实车驾驶数据采集平台采集驾驶人的驾驶行为数据,并基于模糊聚类对驾驶数据进行聚类处理,进而利用广义回归神经网络(GRNN)模型实现了驾驶人驾驶习性辨识策略;建立车道偏离时间估算模型,设计个性化的车道偏离预警系统;最后,通过驾驶模拟器进行测试验证.结果表明,所提出的考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略能够在有效辨识驾驶人驾驶习性的基础上,提高车道偏离预警的适用性.
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