【摘 要】
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为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络换道决策模型,利用筛选出的数据进行模型的训练和测试.结果表明,选择7个参数建立的BP神经网络模型决策精度达到96.2％,能有效识别车辆换道行为.
【机 构】
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重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400041;重庆文理学院智能制造工程学院,重庆402160;重庆文理学院智能制造工程学院,重庆402160;汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,重庆,40112
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为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络换道决策模型,利用筛选出的数据进行模型的训练和测试.结果表明,选择7个参数建立的BP神经网络模型决策精度达到96.2％,能有效识别车辆换道行为.
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