汽车转向时驾驶员驾驶意图辨识与行为预测

被引：29

作者：

宗长富 ^{[1
]}

杨肖 ^{[2
]}

王畅 ^{[1
]}

张广才 ^{[3
]}

机构：

[1] 吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室

[2] 吉林大学生物与农业工程学院

[3] 辽河油田地球物理勘探公司

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2009年 / 39卷 / S1期

关键词：

车辆工程; 隐马尔可夫模型; 人工神经网络; 驾驶意图辨识; 行为预测;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb2009.s1.023

中图分类号：

U461.1 [汽车动力学及汽车力学]; U467 [汽车试验];

学科分类号：

080204 ; 082304 ;

摘要：

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)相结合的模型,用于实现驾驶意图辨识和驾驶行为预测,从而达到辅助驾驶和提高主动安全性的目的。通过驾驶模拟器获得双移线和直线行驶的数据,通过结合HMM和ANN建立了驾驶员意图辨识和行为预测模型,对驾驶员意图和行为在紧急转向、正常转向和直线行驶三种工况下的操作分别进行了辨识和预测。实验结果表明,该模型在给定车速下能够准确辨识当前的驾驶意图和较为精确预测驾驶员的驾驶行为。

引用

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共 7 条

[1] 基于交叉验证法的BP神经网络在汽轮机故障诊断中的应用 [J].