基于驾驶员避撞行为的行车风险判别方法的仿真研究

论文摘要

提出了一种基于驾驶员避撞行为的行车风险状态分类方法,并综合考虑驾驶员驾驶行为、道路和环境因素对行车风险状态变化的影响,运用支持向量机（SVM）建立不同行车模式下行车风险判别算法。基于美国弗吉尼亚理工大学"100-car"自然驾驶数据对预测算法进行了训练和验证,结果表明,在进行行车风险状态预测建模时考虑驾驶员行为、道路和环境因素的差异（特别是驾驶员分心状态）将有利于提高预测模型的准确率;另外,在满足假正率低于5%的条件下,本文构建的预测算法对未来行车过程中的高风险状态预测具有较高的准确率,有助于对临近危险状态的驾驶员给予及时的警告或辅助纠正,为防撞预警策略和控制方法的研究提供了新的思路。

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类型: 期刊论文

作者: 熊晓夏,陈龙,梁军,蔡英凤,江浩斌

关键词: 防碰撞预警,行车风险判别,支持向量机,驾驶辅助系统

来源: 汽车工程 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 江苏大学汽车与交通工程学院

基金: 国家自然科学基金(U1564201和61773184),中国博士后科学基金(2016M600375),江苏省“六大人才高峰”项目(2015-DZXX-048)资助

分类号: U467.14

DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2019.02.006

页码: 153-160+169

总页数: 9

文件大小: 5043K

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标签：防碰撞预警论文;  行车风险判别论文;  支持向量机论文;  驾驶辅助系统论文;