多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

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多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

王克刚, 王健, 王晓原, 王晓龙, 张敬磊, 孙亮

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王克刚, 王健, 王晓原, 王晓龙, 张敬磊, 孙亮. 多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

引用本文:

王克刚, 王健, 王晓原, 王晓龙, 张敬磊, 孙亮. 多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

WANG Kegang, WANG Jian, WANG Xiaoyuan, WANG Xiaolong, ZHANG Jinglei, SUN Liang. Dynamic Recognition of Driver's Propensity under Multi-lane Complex Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

Citation:

WANG Kegang, WANG Jian, WANG Xiaoyuan, WANG Xiaolong, ZHANG Jinglei, SUN Liang. Dynamic Recognition of Driver's Propensity under Multi-lane Complex Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

王克刚, 王健, 王晓原, 王晓龙, 张敬磊, 孙亮. 多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

引用本文:

王克刚, 王健, 王晓原, 王晓龙, 张敬磊, 孙亮. 多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

WANG Kegang, WANG Jian, WANG Xiaoyuan, WANG Xiaolong, ZHANG Jinglei, SUN Liang. Dynamic Recognition of Driver's Propensity under Multi-lane Complex Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

Citation:

WANG Kegang, WANG Jian, WANG Xiaoyuan, WANG Xiaolong, ZHANG Jinglei, SUN Liang. Dynamic Recognition of Driver's Propensity under Multi-lane Complex Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(5): 130-137. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.05.023

山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255091
山东理工大学理学院山东淄博255091
山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255091
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基金项目:

山东省自然科学基金项目

国家自然科学基金项目

中图分类号: U491
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出版历程
- 刊出日期: 2014-10-28

Dynamic Recognition of Driver's Propensity under Multi-lane Complex Conditions

摘要: 驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91%以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.
- 情感辨识 /
- 驾驶倾向性 /
- 动态贝叶斯网络 /
- 时变环境 /
- 车辆编组关系
- affection recognition /
- driver's propensity /
- Dynamic Bayesian Network /
- time varying environment /
- vehicle groups

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