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摘要
通过对自然驾驶工况进行车道变换的筛选,共收集到349个车道保持和变道意图样本。利用Filter方法对变道意图参数进行特征选择,得到方向盘转角速率、车辆横摆角和方向盘转角等3个特征参数。然后建立基于高斯隐马尔可夫理论的变道意图识别模型,其中在高斯混合度M为8时,达到了87.25%的变道识别准确率,并且模型的受试者工作特性较理想。最后对模型进行了验证分析,表明该模型能够为高级驾驶辅助提供支持,从而提高驾驶安全性。
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单位同济大学; 上海汽车集团股份有限公司
