【摘 要】
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通过分析驾驶人换道行为和车辆运动状态,研究了意图换道和车道保持阶段的差异性,并基于BP神经网络模型和证据理论识别模型,对意图换道进行了实时识别试验。结果表明：两种模型
【机 构】
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长安大学汽车学院,长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室
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通过分析驾驶人换道行为和车辆运动状态,研究了意图换道和车道保持阶段的差异性,并基于BP神经网络模型和证据理论识别模型,对意图换道进行了实时识别试验。结果表明：两种模型在换道前3s对意图换道样本识别准确率分别为78.26%、45.22%,在换道时刻的识别准确率分别为99.13%、86.96%;随机选择样本对两种识别模型进行验证,意图换道样本的识别准确率分别为86.00%、96.00%,车道保持样本的识别准确率分别为21.05%、78.95%,同时模型识别出正确样本的最长时间均小于0.5s,表明证据理论识别模
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