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题名交叉口驾驶员转向意图辨识研究
被引量：2
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作者
刘志强
周亮
汪澎
倪捷
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机构
江苏大学汽车与交通工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第17期299-302,306,共5页
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基金
2011年教育部博士点基金(20113227110014)项目
江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室(BM2008206002)项目资助
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文摘
基于profit-sharing增强学习算法,提出了自适应性驾驶员意图辨识的方法,对交叉口驾驶员转向意图进行辨识,达到了缩短辨识所需时间和提高驾驶意图辨识准确性的目的。通过驾驶模拟仪采集的交叉口驾驶员操作数据,建立关于油门踏板操作量、制动踏板操作量、车速的驾驶员转向行为模型,运用profit-sharing增强学习方法对转向行为模型进行实时调整,使模型反映驾驶员的个体特征。实验结果表明,所提的方法在交叉路口前3 s对驾驶行为的识别率是96.8%,前5 s的识别率是94.1%。
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关键词
驾驶员转向行为
交叉口
预测
驾驶模拟仪
识别率
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Keywords
driver turning behavior
intersections
prediction
driver simulator
recognition rate
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分类号
U491.233
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名基于PCA与BP神经网络的制动行为模型
被引量：3
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作者
刘志强
张硕辉
汪澎
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机构
江苏大学汽车与交通工程学院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2015年第1期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61203244)
教育部2011年博士点基金资助项目(20113227110014)
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文摘
为建立驾驶员在跟驰过程中的制动行为模型,利用驾驶模拟仪采集了大量在跟车行驶状态下避免追尾碰撞时驾驶员所采取的制动操纵行为的数据。采用主成分分析法确定了与驾驶员制动行为有关的贡献率达97.04%的4个主要参数,将这4个参数作为BP神经网络的输入值,建立了符合驾驶员危险感知特性的制动行为模型。依此建立的制动行为模型仿真效果较好,符合驾驶人的行车习惯,丰富了驾驶行为模型,并可进一步应用于智能交通领域中的汽车辅助驾驶系统。
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关键词
制动行为
主成成分分析
BP神经网络
驾驶行为
驾驶模拟仪
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Keywords
braking behavior
main components analysis
BP neural network
driving behavior
driving simulator
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分类号
U471.15
[机械工程—车辆工程]
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