【摘 要】
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针对车道偏离预警系统(LDWS)不能有效区分换道和无意识车道偏离的问题,通过实车试验获取了车辆在换道和无意识车道偏离时的运动参数,提取方向盘转角、横向速度、横向距离作为
【机 构】
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陕西工业职业技术学院,长安大学汽车学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：61374196）;陕西省自然科学基金项目（编号：2016JQ5096）资助
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针对车道偏离预警系统(LDWS)不能有效区分换道和无意识车道偏离的问题,通过实车试验获取了车辆在换道和无意识车道偏离时的运动参数,提取方向盘转角、横向速度、横向距离作为模型的辨识参数,并对数据进行扩展卡尔曼滤波、归一化和K均值聚类法处理。采用支持向量机(SVM)对车道偏离行为进行辨识。为了进一步提高SVM的识别率,采用粒子群算法对SVM参数进行优化。结果表明,优化后的模型在时间窗口为3.5s时识别率达到88%以上,能够满足LDWS系统的应用要求。
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