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基于支持向量机的驾驶员超车意图识别

麻婷婷,  涂孝军,  朱伟达

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麻婷婷, 涂孝军, 朱伟达. 基于支持向量机的驾驶员超车意图识别[J]. 上海工程技术大学学报, 2016, 30(3): 203-208. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2016.03.004
引用本文: 麻婷婷, 涂孝军, 朱伟达. 基于支持向量机的驾驶员超车意图识别[J]. 上海工程技术大学学报, 2016, 30(3): 203-208. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2016.03.004
shu
MA Tingting, TU Xiaojun, ZHU Weida. Driver's Overtaking Intention Recognition Based on Support Vector Machine[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2016, 30(3): 203-208. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2016.03.004
Citation: MA Tingting, TU Xiaojun, ZHU Weida. Driver's Overtaking Intention Recognition Based on Support Vector Machine[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2016, 30(3): 203-208. doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2016.03.004
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基于支持向量机的驾驶员超车意图识别

doi: 10.3969/j.issn.1009-444X.2016.03.004

  • 上海工程技术大学汽车工程学院,上海,201620

  • 江苏大学汽车与交通工程学院,镇江,212001

详细信息

  • 中图分类号: U268.6

Driver's Overtaking Intention Recognition Based on Support Vector Machine

    摘要
  • 摘要: 为了进一步完善驾驶员辅助系统的功能,应用支持向量机建立驾驶员超车辨识模型,对比分析了人—车—路不同特征参数组合下的辨识效果.通过江苏大学6自由度SCANER Ⅱ驾驶模拟器和眼动仪,采集了10位驾驶员进行超车时的500组数据,运用受试者工作特征曲线(ROC)获取了自车参数、道路信息和驾驶员信息下的分类效果,并根据控制变量法对不同参数组合的辨识效果进行对比分析.结果表明,以方向盘转角、自车速度、车辆与道路边界的距离和驾驶人眼部信息为特征参数,时窗长度为2 s,采用时窗内信息的均值和方差作为数据输入时,可获得最佳的辨识效果.
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  • 刊出日期:  2016-09-30

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