严利鑫1,2,3黄珍4† 吴超仲1,2 秦伶巧3 朱敦尧1,22 冉斌3
YAN Li-xin1,2,3 HUANG Zhen4 WU Chao-zhong1,2 QIN Ling-qiao3 ZHU Dun-yao1,2 RAN Bin3
摘要: 人机共驾是智能车发展中必须经历的一个重要阶段,而人机切换时机选择是人机共驾需要解决的一个关键问题。为此,文中以实车实验采集的数据为依据,根据驾驶人经验及经K-均值聚类得出的危险态势等级对驾驶模式选择方式( 安全驾驶、进行警示和自动切换) 进行了标定。通过引入车速均值、加速度标准差、车头时距、前轮转角标准差、车道偏离量以及驾驶人经验等6 项指标作为特征向量,提出了基于径向基核函数序列最小优化算法( SMO) 的智能车驾驶模式选择模型。并以决策树、径向基神经网络、支持向量机( SVM) 作为对照。研究结果表明,文中提出的基于SMO 方法的驾驶模式识别模型的准确率达到91. 7%,相较于其他3 种识别方法具有较大的优越性.