【摘 要】
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针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(批准号:61473046,51775053);长江学者和创新团队发展计划项目(批准号:IRT_17R95);中央高校基本科研业务费专项资金项目(批准号:310822151028,310822172001)资助
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针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶试验,并从试验数据中筛选出近1 000次换道行为数据。以3段式换道轨迹模型为基础,将横摆角速度统计值作为确定各个阶段曲率半径的依据,根据横摆角速度α=0.05的上侧分位数确定可接受安全域的上限;并以换道持续时间的极大值为基准,通过分析12s以上的换道过程,形成一系列控制点,采用B样条曲线规划确定了可接受安全域的下限。通过利用相关向量机(RVM)模型对换道过程参数进行估计,并利用7次多项式模型对换道轨迹进行拟合,然后将拟合轨迹与可接受安全域上限或者下限所围成面积与可接受安全域面积的比值作为预警参数,实现了对换道安全性的评估。利用真实数据对上述评估算法进行验证,结果表明,所提出的换道安全算法的评估结果能正确反映换道的真实安全性,并且与驾驶人的操作行为具有良好的相关性。
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