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驾驶员无意识车道偏离识别方法
被引量:
10
1
作者
高振海
le dinhdat
+1 位作者
胡宏宇
孙翊腾
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期709-716,共8页
为了改进车道偏离预警系统的工作效能,本文提出了考虑人-车-路特性的无意识车道偏离识别方法。首先,明确了无意识车道偏离识别的具体含义,将其划分为疲劳车道偏离和次任务车道偏离;其次,利用受试者工作特性曲线(ROC)确定无意识车道偏离...
为了改进车道偏离预警系统的工作效能,本文提出了考虑人-车-路特性的无意识车道偏离识别方法。首先,明确了无意识车道偏离识别的具体含义,将其划分为疲劳车道偏离和次任务车道偏离;其次,利用受试者工作特性曲线(ROC)确定无意识车道偏离的识别时间窗口,保证了无意识偏离样本筛选的有效性;再次,以12名驾驶人为试验对象,采集并对比分析了驾驶员操纵特性、车辆运动状态和车辆与车道线相对运动状态等相关参数,并分别选取作为疲劳车道偏离和次任务车道偏离识别基本特征;最后,采用高斯混合隐马尔科夫模型(GM-HMM)构建无意识车道偏离识别模型。实验结果表明,本文方法具有较好的识别效果。
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关键词
车辆工程
先进驾驶辅助系统
车道偏离预警
无意识车道偏离
高斯混合隐马尔科夫模型
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职称材料
题名
驾驶员无意识车道偏离识别方法
被引量:
10
1
作者
高振海
le dinhdat
胡宏宇
孙翊腾
机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期709-716,共8页
基金
国家自然科学基金项目(U1564214
51675224)
文摘
为了改进车道偏离预警系统的工作效能,本文提出了考虑人-车-路特性的无意识车道偏离识别方法。首先,明确了无意识车道偏离识别的具体含义,将其划分为疲劳车道偏离和次任务车道偏离;其次,利用受试者工作特性曲线(ROC)确定无意识车道偏离的识别时间窗口,保证了无意识偏离样本筛选的有效性;再次,以12名驾驶人为试验对象,采集并对比分析了驾驶员操纵特性、车辆运动状态和车辆与车道线相对运动状态等相关参数,并分别选取作为疲劳车道偏离和次任务车道偏离识别基本特征;最后,采用高斯混合隐马尔科夫模型(GM-HMM)构建无意识车道偏离识别模型。实验结果表明,本文方法具有较好的识别效果。
关键词
车辆工程
先进驾驶辅助系统
车道偏离预警
无意识车道偏离
高斯混合隐马尔科夫模型
Keywords
vehicle engineering
advanced driver assistant system ( ADAS)
lane departure warning (LDW)
unintentional lane departure
Gaussian mixture-hidden Markov model (GM-HMM)
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
驾驶员无意识车道偏离识别方法
高振海
le dinhdat
胡宏宇
孙翊腾
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
10
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职称材料
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参考文献
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