【摘 要】
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在驾驶行为识别以及车辆运动状态预测时,需将车辆连续运动过程离散化成状态,对状态划分时极易出现状态重复划分的情况,且利用隐马尔科夫模型在对行为状态序列进行判定时难以
【机 构】
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在驾驶行为识别以及车辆运动状态预测时,需将车辆连续运动过程离散化成状态,对状态划分时极易出现状态重复划分的情况,且利用隐马尔科夫模型在对行为状态序列进行判定时难以准确确定各个状态之间的转移概率以及各个状态的初始概率,因此,提出利用聚类分析对滑动时窗内的数据进行聚类,确保驾驶过程中状态划分的唯一性,此外,利用模糊逻辑规则对出现的异常行为状态进行修正。利用CPNtool层次化分析软件,将不同驾驶行为分成若干层,通过状态之间的转移实现层与层之间的交互,通过判定等时间段内状态流所占用某个层的时间比例来确定当前的驾
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