基于自然驾驶工况的驾驶员变道意图探测方法研究

摘要：

通过对自然驾驶工况进行车道变换的筛选,共收集到349个车道保持和变道意图样本.利用Filter方法对变道意图参数进行特征选择,得到方向盘转角速率、车辆横摆角和方向盘转角等3个特征参数.然后建立基于高斯隐马尔可夫理论的变道意图识别模型,其中在高斯混合度M为8时,达到了87.25％的变道识别准确率,并且模型的受试者工作特性较理想.最后对模型进行了验证分析,表明该模型能够为高级驾驶辅助提供支持,从而提高驾驶安全性.

关键词：车道变换、意图探测、特征选择、高斯隐马尔可夫模型

分类号：TM9;U46

资助基金：上海市科学技术委员会资助项目13QB1402300

在线出版日期：2016-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：36-42