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典型文献
基于高速公路的驾驶员换道意图识别
文献摘要:
近年来,车辆安全问题成为社会关注的焦点.高速公路存在两类典型的驾驶员行车意图,分别为车道保持和意图换道.在意图换道的过程中,对驾驶人控制车辆提出了更高的要求.基于BP神经网络提出了一个模型,用于检测高速公路上驾驶员的车道变更意图.预测结果表明,在换道时刻,预测精度可达到99.3%,以0.5 s为间隔向前推,换道前1 s的准确率为98.0%,换道前2 s的准确率为84.8%,换道前3 s的准确率为70.7%;随机选取样本对模型的准确率进行验证,换道时刻准确率为96.7%.为深入研究驾驶员的输入特征奠定基础.
文献关键词:
高速公路;驾驶意图;车道变换;BP神经网络
作者姓名:
郎悦茹
作者机构:
长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处:
引用格式:
[1]郎悦茹-.基于高速公路的驾驶员换道意图识别)[J].汽车实用技术,2022(14):109-112
A类:
B类:
高速公路,驾驶员,换道意图识别,车辆安全,车道保持,驾驶人,人控,控制车,测高,输入特征,驾驶意图,车道变换
AB值:
0.259523
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