【摘 要】
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构建了基于隐马尔可夫模型的驾驶员意图模型,用于辨识不同的驾驶意图。以油门踏板开度以及制动踏板开度等作为输入数据,结合BaumWelch算法训练驾驶员意图模型,以计算所得新数
【机 构】
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同济大学汽车学院,东京大学生产技术研究所
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构建了基于隐马尔可夫模型的驾驶员意图模型,用于辨识不同的驾驶意图。以油门踏板开度以及制动踏板开度等作为输入数据,结合BaumWelch算法训练驾驶员意图模型,以计算所得新数据的极大似然值作为辨识结果,验证了驾驶员意图模型的准确性。根据识别出的驾驶员意图模型参数,基于基本换挡规律,对不同意图下的换挡规律进行优化。仿真结果表明,优化后的换挡规律更符合驾驶员期望的挡位操作,且有助于消除意外换挡的现象,验证了意图模型优化的有效性。
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