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考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略

论文摘要

提出了考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略。通过实车驾驶数据采集平台采集驾驶人的驾驶行为数据,并基于模糊聚类对驾驶数据进行聚类处理,进而利用广义回归神经网络(GRNN)模型实现了驾驶人驾驶习性辨识策略;建立车道偏离时间估算模型,设计个性化的车道偏离预警系统;最后,通过驾驶模拟器进行测试验证。结果表明,所提出的考虑驾驶人驾驶习性的自适应车道偏离预警策略能够在有效辨识驾驶人驾驶习性的基础上,提高车道偏离预警的适用性。

论文目录

  • 1 驾驶数据采集
  •   1.1 数据采集系统
  •   1.2 数据采集试验设计
  •   1.3 被测驾驶人
  • 2 习性表征与辨识
  •   2.1 驾驶习性表征
  •   2.2 驾驶习性辨识
  • 3 个性化车道偏离预警模型
  •   3.1 车道偏离预警模型
  •   3.2 个性化预警时间阈值确定
  • 4 基于驾驶模拟器的测试验证
  •   4.1 驾驶模拟器
  •   4.2 测试验证
  •     4.2.1 驾驶习性辨识验证
  •     4.2.2 车道偏离预警验证
  • 5 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 朱冰,李伟男,赵健,韩嘉懿

    关键词: 驾驶习性,模糊聚类,广义回归神经网络,车道偏离预警

    来源: 同济大学学报(自然科学版) 2019年S1期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业

    单位: 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林大学工程仿生教育部重点实验室

    基金: 国家重点研发计划(2016YFB0100904),国家自然科学基金(51775235,U1564211),吉林省自然科学基金(20170101138JC)

    分类号: U463.6

    页码: 171-177

    总页数: 7

    文件大小: 1874K

    下载量: 60

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c4d08b4dad26890c2890e8fb.html