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基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别
1
作者
沈瑜
刘广辉
+2 位作者
马翾鹏
许佳文
严源
《汽车技术》
2025年第5期22-28,共7页
为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的...
为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的观测概率联合隐马尔可夫模型,识别当前时刻车辆驾驶意图。采用NGSIM中US-101数据集验证模型效果,结果表明:双参考线的高斯混合-隐马尔可夫模型对车道保持、车辆变道识别准确率分别达到93.33%、92.24%,具有良好的识别效果。
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关键词
自动驾驶
驾驶意图识别
高斯混合模型
隐马尔可夫模型
Frenet坐标系
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题名
基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别
1
作者
沈瑜
刘广辉
马翾鹏
许佳文
严源
机构
甘肃民族师范学院信息工程学院
出处
《汽车技术》
2025年第5期22-28,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62241106,61861025)
甘肃省重点研发计划(24YFGA037)
+4 种基金
甘肃省科技专员专项(23CXGA0008)
“智慧天路”建设重大专项(2023QZzhtl1102)
兰州局集团公司科技研究开发计划(LZJKY2024079-1)
中国国家铁路集团有限公司重点课题(N2023X050)
兰州交通大学重点研发项目(LZJTU-ZDYF2305)。
文摘
为了实现高速公路场景下车辆驾驶意图的精准识别,提出一种Frenet坐标系下双参考线高斯混合与隐马尔可夫融合的驾驶意图识别模型。根据车辆位置选取Frenet坐标系下不同参考线的行驶数据作为模型观测变量,将前、后时刻高斯混合模型输出的观测概率联合隐马尔可夫模型,识别当前时刻车辆驾驶意图。采用NGSIM中US-101数据集验证模型效果,结果表明:双参考线的高斯混合-隐马尔可夫模型对车道保持、车辆变道识别准确率分别达到93.33%、92.24%,具有良好的识别效果。
关键词
自动驾驶
驾驶意图识别
高斯混合模型
隐马尔可夫模型
Frenet坐标系
Keywords
Autonomous driving
Driving intention recognition
Gaussian Mixture Model(GMM)
Hidden Markov Model(HMM)
Frenet coordinate
分类号
U463.6 [交通运输工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶意图识别
沈瑜
刘广辉
马翾鹏
许佳文
严源
《汽车技术》
2025
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