基于下肢表面肌电的驾驶员紧急制动行为识别

论文摘要

表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)是人体运动检测的主要信息源之一,已被广泛应用.将下肢sEMG信号引入到驾驶员紧急制动行为识别模型中,提取sEMG的时域、频域和模型参数特征组成特征向量.另外,为了提高紧急制动行为的识别准确度,同时采集与其特征相似的常规制动和加速换挡行为数据,利用基于有向无环图的支持向量机构建分类器对三种驾驶行为进行识别.结果表明,同个体紧急制动行为识别率高达90.9%,不同个体识别率平均达81.8%;且该系统能够在紧急操作制动踏板前220ms进行识别,以100km/h的行驶速度计算,制动距离将减少6.1m.

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类型: 期刊论文

作者: 周申培,乔丙辰,陈云

关键词: 表面肌电信号,紧急制动,有向无环图,支持向量机

来源: 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 武汉理工大学自动化学院,武汉理工大学管理学院

基金: 国家社会科学基金资助项目资助(17BGL230)

分类号: U491.254

页码: 389-392

总页数: 4

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标签：表面肌电信号论文;  紧急制动论文;  有向无环图论文;  支持向量机论文;