基于高速公路的驾驶员换道意图识别

作者：郎悦茹

来源：汽车实用技术, 2022, 47(14): 109-112.

DOI：10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.014.024

• 高速公路
• 驾驶意图
• 车道变换
• BP神经网络

近年来，车辆安全问题成为社会关注的焦点。高速公路存在两类典型的驾驶员行车意图，分别为车道保持和意图换道。在意图换道的过程中，对驾驶人控制车辆提出了更高的要求。基于BP神经网络提出了一个模型，用于检测高速公路上驾驶员的车道变更意图。预测结果表明，在换道时刻，预测精度可达到99.3%，以0.5 s为间隔向前推，换道前1 s的准确率为98.0%，换道前2 s的准确率为84.8%，换道前3 s的准确率为70.7%；随机选取样本对模型的准确率进行验证，换道时刻准确率为96.7%。为深入研究驾驶员的输入特征奠定基础。

• 单位
  长安大学