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低等级公路环境下的行车速度变化特征比较复杂，已有的基于几何线形指标的车速模型不足以全面地表述这种特征．通过大量实车实验发现，低等级公路环境下驾驶人所采用的行车速度和其视觉感知到道路条件之间存在很好的相关性．驾驶人感知的道路条件分为视觉车道信息和视觉路侧环境信息．采用Catmull-Rom样条曲线拟合的视觉车道模型能够反应驾驶人感知的低等级公路几何特征，根据视觉车道模型形状参数，使用遗传算法优化BP神经网络（GABP）建立了基于几何信息感知的几何车速模型．同时，基于路侧环境信息利用Logistic回归模型建