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网联车辆并线预测与巡航控制的研究
被引量：
3
1
作者
张涛
邹渊
+1 位作者
张旭东
王文伟
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期250-256,共7页
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行...
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。
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关键词
并线意图
神经
网
络
切入概率
网联车辆巡航控制
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职称材料
题名
网联车辆并线预测与巡航控制的研究
被引量：
3
1
作者
张涛
邹渊
张旭东
王文伟
机构
北京理工大学机械与车辆学院
北京电动车辆协同创新中心
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期250-256,共7页
基金
新能源汽车国家重大专项(2017YFB0103801)
国家自然科学基金(51775039、51805030和51861135301)资助
文摘
为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。
关键词
并线意图
神经
网
络
切入概率
网联车辆巡航控制
Keywords
merging intention
neural network
cut-in probability
connected vehicle cruise control
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
网联车辆并线预测与巡航控制的研究
张涛
邹渊
张旭东
王文伟
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020
3
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