基于HMM-SVM的驾驶员换道意图辨识研究

• 作者: 宋晓琳 曹昊天 郑亚奇
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶员换道意图 混合模型 隐马尔可夫模型 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 58-65
• 页数: 8页
• 分类号: TN709|TP181
• 字数: 4455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2016.01.008

摘要

为了提高驾驶员换道意图的辨识率,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的混合模型.通过驾驶员在环仿真实验平台采集1.2s时间窗内的驾驶员方向盘转角、油门踏板操作信息,匹配时序性良好的各个HMM模型(紧急左换道、正常左换道、紧急右换道、正常右换道和车道保持五种HMM模型).然后结合各个HMM模型输出的最大似然估计值,由SVM进行分类,从而辨识出驾驶员当前的换道意图.仿真结果表明:相比单独的HMM或SVM,该混合模型能够更准确地辨识驾驶员的换道意图,辨识率高达98％,且耗时仅需0.006 s,具有较好的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋晓琳		1	17	1.0	1.0
2	郑亚奇		1	17	1.0	1.0
3	曹昊天		1	17	1.0	1.0