【摘 要】
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为实现线控转向(Steer-By-Wire)的驾驶员意图辨识,提出了一种基于多维高斯隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶员转向意图辨识方法,从而达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽
【机 构】
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吉林大学 汽车动态模拟国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50775096)
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为实现线控转向(Steer-By-Wire)的驾驶员意图辨识,提出了一种基于多维高斯隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶员转向意图辨识方法,从而达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的。通过驾驶模拟器采集相应工况的数据,数据预处理后,应用Baum-Welch算法对HMM的参数进行优化。结合LabVIEW进行在线辨识,达到99.8%的准确率。这就为智能汽车和线控汽车的发展奠定基础。
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