高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法

高速公路浓雾环境下换道决策规则提取及决策算法

论文摘要

依据换道决策规则进行换道是当前无人驾驶车辆常用的决策方法之一。针对浓雾环境下换道决策规则提取困难和研究较少的问题,研究了高速公路浓雾环境下的换道决策行为。首先,招募24名职业司机,利用Auto Sim驾驶模拟舱搭建虚拟高速公路浓雾环境进行驾驶实验;其次,提出了基于CART决策树的换道决策规则提取方法,提取出15条换道决策规则;最后,对换道决策规则进行了验证。结果表明,用CART决策树算法提取高速公路浓雾环境下换道决策规则是可行的,提取的规则能准确反应驾驶员换道行为的决策过程,可为高速公路浓雾环境下无人驾驶车辆的换道决策提供一定的理论支撑。

论文目录

  • 1 实验设计
  • 2 换道决策数据的处理
  •   2.1 换道决策数据的标定
  •   2.2 换道决策条件属性的确定
  • 3 基于CART决策树的换道决策规则的提取
  • 4 实验结果与规则验证
  •   4.1 实验结果
  •   4.2 规则验证
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张青周,李振龙,曹政,张靖思

    关键词: 驾驶行为,换道决策,驾驶规则,决策树

    来源: 科学技术与工程 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京市城市交通运行保障工程技术研究中心

    基金: 国家自然科学基金(61876011)资助

    分类号: U491

    页码: 303-308

    总页数: 6

    文件大小: 269K

    下载量: 183

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