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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。

论文目录

  • 前言
  • 1 数据来源
  • 2 基于驾驶员避撞行为的行车风险状 态划分
  •   2.1 基于瞬时运动参数的行驶风险等级划分
  •   2.2 基于时间窗行驶风险等级特征的行车风险状 态划分
  • 3 基于驾驶员、道路和环境状态的行 车模式分类
  • 4 基于SVM的行车风险状态预测
  •   4.1 SVM基本原理
  •   4.2 模型构建
  •   4.3 结果分析
  • 5 结论

    • 文章来源

    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

    下载量: 267

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/923d55ef045f5d585d49dbc1.html