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题名基于高斯混合隐马尔科夫模型的自由换道识别
被引量：5
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作者
杨志强
朱家伟
穆蕾
安毅生
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机构
长安大学信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2022年第8期388-394,共7页
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基金
国家自然科学基金(52172325)。
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文摘
驾驶辅助系统被认为是解决交通安全问题的有效手段,开发驾驶辅助系统的基础是对车辆的行为进行准确的识别,以应用于车辆安全预警,路径规划,智能导航等方面.目前存在的基于支持向量机模型,隐马尔科夫模型,卷积神经网络等行为识别方法还存在计算量与精度平衡的问题.本文结合了隐马尔科夫模型与高斯混合模型,提出了高斯混合隐马尔科夫模型,利用美国联邦公路管理局NGSIM数据集对此方法进行了实验验证,结果表明该方法对自由换道行为识别具有较高的精度.本文还对高斯混合隐马尔科夫模型的实验参数进行了优化,以期达到最好的识别效果,为未来智能驾驶的车辆行为识别提供了参考.
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关键词
自由换道
行为识别
隐马尔科夫模型
高斯混合模型
ngsim数据集
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Keywords
free lane change
behavior recognition
hidden Markov model(HMM)
Gaussian mixture model
ngsim data set
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分类号
U463.6
[机械工程—车辆工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于决策树对车辆换道的研究分析
被引量：5
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作者
施发园
陈凌珊
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机构
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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出处
《农业装备与车辆工程》
2020年第5期85-88,共4页
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文摘
针对自动驾驶车辆在换道过程中受较多因素影响而难以准确进行换道的问题,利用决策树算法建立车辆换道模型,分析影响车辆换道的因素,通过筛选NGSIM数据集相关数据对建立的车辆换道模型进行训练和验证。实验结果表明:利用决策树算法对车辆换道建立的模型,可以有效研究影响车辆换道的因素,同时也说明了用决策树模型来预测车辆换道行为是可行的。
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关键词
自动驾驶
决策树算法
车辆换道
ngsim数据集
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Keywords
automatic driving
decision tree algorithm
vehicle lane change
ngsim data set
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分类号
U462.3
[机械工程—车辆工程]
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