基于半监督学习支持向量机的制动意图识别

制动意图识别是提高再生制动效率的关键技术。为了更准确识别驾驶员的制动意图,该文提出一种基于半监督学习支持向量机(SVM)的制动意图识别方法。选取制动踏板力、制动踏板行程、制动减速度为特征参数,制动意图分为低强度制动、中强度制动、高强度制动。采用半监督学习SVM模型对未标记数据分配“伪标签”并计算其置信度,从而将置信度高的数据扩充到训练集中,实现数据的高效利用,最后进行离线验证。验证结果表明,基于半监督学习SVM制动意图识别模型的识别准确率平均为96.4%,极大地提高了制动意图识别的准确性。