【摘 要】
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变道过程需要驾驶员同时观察原车道与目标车道邻近汽车的运动状态,做出判断后同时对变道车实施纵向控制和横向控制。一旦驾驶员对变道过程中的危险估计不足,便有可能与邻近汽车发生交通冲突。研究变道状态下汽车的危险态势辨识方法有助于帮助驾驶员快速准确判断变道危险态势,辅助驾驶员采取正确的变道操作。本文基于NGSIM数据分析了汽车变道初始阶段发生显著变化的特征,运用连续的运动时间窗思想,基于支持向量机建立了驾驶
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变道过程需要驾驶员同时观察原车道与目标车道邻近汽车的运动状态,做出判断后同时对变道车实施纵向控制和横向控制。一旦驾驶员对变道过程中的危险估计不足,便有可能与邻近汽车发生交通冲突。研究变道状态下汽车的危险态势辨识方法有助于帮助驾驶员快速准确判断变道危险态势,辅助驾驶员采取正确的变道操作。本文基于NGSIM数据分析了汽车变道初始阶段发生显著变化的特征,运用连续的运动时间窗思想,基于支持向量机建立了驾驶状态辨识模型;在分析汽车变道场景及运动学规律的基础上,提出预测汽车变道过程运动状态的方法;参考国家制动距离通用标准,分别提出变道车与邻近的原车道前车和目标车道前后车之间的变道危险态势判别方法,划分危险态势等级;以划分的危险态势等级为基础,利用Matlab仿真,分别辨识基于原始数据和仿真数据的汽车变道危险态势。驾驶状态辨识模型测试平均预测准确率达到95%,平均漏报率为8.85%,平均误报率为4.70%,能够在汽车越线前2.5s左右辨识出汽车已进入变道过程;汽车变道危险态势辨识的准确率达到85.2%,证明了预测汽车变道过程运动状态方法中对于加速度假设的合理性,以及加速度的改变是影响汽车变道危险态势辨识的关键因素。本文建立的驾驶状态辨识模型可以实时有效的辨识驾驶状态,有利于尽早辨识汽车的变道危险态势,而建立的汽车变道危险态势辨识方法也可以有效的判断汽车的变道危险态势,对汽车主动安全及变道安全辅助系统方面的研究有一定的借鉴意义。
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