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基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测
被引量：
8
1
作者
李青林
彭金栓
+2 位作者
付锐
徐磊
方媛
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第12期368-377,共10页
为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在...
为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在车道保持与意图换道两阶段的操纵特性和交通环境等参数差异化分析,构建了换道行为预测的表征参数体系。引入二元Logistic模型,确定各参数的回归系数,并进行换道行为预测。研究结果表明:该模型可至少提前2. 5 s预测出换道行为;且换道行为起始时刻的预测精度为96. 34%。与基于视觉特性和转向灯状态预测换道行为相比,具有更高的准确率和更优的时序性。
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关键词
意图时窗
换道行为
预测指标
LOGISTIC模型
时序性
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职称材料
自然驾驶条件下驾驶人换道行为实时预测
被引量：
6
2
作者
彭金栓
付锐
郭应时
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期119-123,共5页
为降低车道变换的风险性,提出一种基于驾驶人视觉特性与车辆运动状态预测车道变换行为的方法.应用视觉追踪系统、毫米波雷达等仪器设备,进行了真实环境下的实车驾驶试验.基于换道前驾驶人后视镜注视特性确定换道意图时窗大小为5s,构建...
为降低车道变换的风险性,提出一种基于驾驶人视觉特性与车辆运动状态预测车道变换行为的方法.应用视觉追踪系统、毫米波雷达等仪器设备,进行了真实环境下的实车驾驶试验.基于换道前驾驶人后视镜注视特性确定换道意图时窗大小为5s,构建换道行为预测的表征指标体系.设计BP神经网络结构,构建换道行为预测模型.结果表明:模型可以至少提前1.5s预测驾驶人的换道行为,且预测精度达到95.58%.与基于转向灯状态预测驾驶人换道行为相比,其预测精度及时序特性均有显著提升,证明了预测指标及预测方法的有效性.
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关键词
驾驶行为
实车试验
车道变换
行为预测
BP神经网络
意图时窗
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职称材料
题名
基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测
被引量：
8
1
作者
李青林
彭金栓
付锐
徐磊
方媛
机构
重庆交通大学交通运输学院
长安大学汽车学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第12期368-377,共10页
基金
国家自然科学基金(61503049)
重庆市自然科学基金(cstc2018jcyjAX0288)
+2 种基金
重庆市博士后研究人员科研项目特别资助项目(Xm2016056)
重庆市教委科学技术研究项目(KJ1600540)
山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室开放基金(KTSS201602)资助
文摘
为排除驾驶员在换道过程中存在的交通安全隐患,基于驾驶员操纵特性和交通环境状态分析,提出了一种能有效预测驾驶员换道行为的方法。依托自然道路条件下的实车实验,将驾驶员视觉特性与数据分析相结合,确定了意图时窗宽度为5 s。依据在车道保持与意图换道两阶段的操纵特性和交通环境等参数差异化分析,构建了换道行为预测的表征参数体系。引入二元Logistic模型,确定各参数的回归系数,并进行换道行为预测。研究结果表明:该模型可至少提前2. 5 s预测出换道行为;且换道行为起始时刻的预测精度为96. 34%。与基于视觉特性和转向灯状态预测换道行为相比,具有更高的准确率和更优的时序性。
关键词
意图时窗
换道行为
预测指标
LOGISTIC模型
时序性
Keywords
intent
time
window
lane-changing
behavior
predictive
index
Logistic
model
time
series
characteristics
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
自然驾驶条件下驾驶人换道行为实时预测
被引量：
6
2
作者
彭金栓
付锐
郭应时
机构
重庆交通大学交通运输学院
长安大学汽车学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金(61503049
51178053)
+1 种基金
教育部高等学校博士学科点专项基金(20135522110003)
中央高校基本科研业务费专项资金(2014G1502015)
文摘
为降低车道变换的风险性,提出一种基于驾驶人视觉特性与车辆运动状态预测车道变换行为的方法.应用视觉追踪系统、毫米波雷达等仪器设备,进行了真实环境下的实车驾驶试验.基于换道前驾驶人后视镜注视特性确定换道意图时窗大小为5s,构建换道行为预测的表征指标体系.设计BP神经网络结构,构建换道行为预测模型.结果表明:模型可以至少提前1.5s预测驾驶人的换道行为,且预测精度达到95.58%.与基于转向灯状态预测驾驶人换道行为相比,其预测精度及时序特性均有显著提升,证明了预测指标及预测方法的有效性.
关键词
驾驶行为
实车试验
车道变换
行为预测
BP神经网络
意图时窗
Keywords
driving
behavior
real-world
experiment
lane
change
behavior
prediction
BP
neural
network
intent
time
window
分类号
U471.15 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于驾驶员操纵特性和交通环境状态的换道行为预测
李青林
彭金栓
付锐
徐磊
方媛
《科学技术与工程》
北大核心
2019
8
下载PDF
职称材料
2
自然驾驶条件下驾驶人换道行为实时预测
彭金栓
付锐
郭应时
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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职称材料
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