【摘 要】
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先进驾驶辅助系统(ADAS)可有效降低事故发生率,而驾驶员行为辨识是开发ADAS的关键问题.本文通过驾驶模拟器试验,采集车辆的运行状态参数进行车辆换道行为辨识,对比分析了不同
【机 构】
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清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084东北林业大学交通学院,哈尔滨150040
【出 处】
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2015第十八届汽车安全技术学术会议
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先进驾驶辅助系统(ADAS)可有效降低事故发生率,而驾驶员行为辨识是开发ADAS的关键问题.本文通过驾驶模拟器试验,采集车辆的运行状态参数进行车辆换道行为辨识,对比分析了不同特征集、不同样本时窗情况下,三种分类器(支持向量机、随机森林、k近邻分类器)的连续识别效果.得到特征组2、样本时窗为1.0秒时的随机森林分类器的识别效果最好,总识别率为92.34％,车道保持识别率为99.87％,换道识别率为82.98％,最早可在驾驶员换道行为开始后0.38秒识别出车辆换道行为;并分析了支持向量机、随机森林、k近邻分类器应用于换道辅助系统与车道保持辅助系统的可行性.
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