基于模糊支持向量机的旁车道车辆并线意图识别方法

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关键词：驾驶员辅助系统；并线意图识别；模糊支持向量机
ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＣｕｔｉｎＭａｎｅｕｖｅｒｏｆＳｉｄｅＬａｎｅＶｅｈｉｃｌｅｓＢａｓｅｄＯｉｌＦｕｚｚｙＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅｓ
于非并线样本，所以在支持向量机的求解中引入样本模糊隶属度系数以提高并线意图识别器训练的准确性，同时对
支持向量机中的参数基于交互检验正确率进行网格优化。在实际交通环境中对并线意图识别器进行了试验，结果
表明，识别器工作有效，经过简单处理后的识别结果可有效反映驾驶员的并线意图。
２０１４年（第３６卷）第３期
汽车工程ＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１６０
基于模糊支持向量机的旁车道车辆并线意图识别方法木
ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｏｂｔａｉｎｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｕｔ — ｉｎｄａｔａｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｒｅａｌｔｒａｆｉｆｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｐｏｓｓｅｓｓ７ｍｏｔｉｏｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｂｏｔｈｍａｉｎｌａｎｅａｎｄｓｉｄｅｌａｎｅ．ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｎｏｔａｂｌｅｔｏｇｅｔｄｉｒｅｃｔｌｙｒｏｆｍｓｅｎｓｏｒｓａｒｅｐｒｅ．ｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙＫａｌ — ｍａｎｉｆｌｔｅｒ．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｃｕｔ．ｉｎｓａｍｐｌｅｓｃａｎｎｏｔｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｉｓｉｔｎｇｕｉｓｈｅｄｒｏｆｍｎｏｎｃｕｔ — ｉｎｓａｍｐｌｅｓａｔｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｎｏ．ｍｅｎｔｏｆｃｕｔ — ｉｎ，ａｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｆｏｒｅａｃｈｓａｍｐｌｅｉｎｓｏｌｖｉｎｇＦＳＶＭｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｕｔ — ｉｎｉｄｅｎｔｉｉｆｅｒ，ａｎｄａｇｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｎｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＦＳＶＭａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｒａｔｅｏｆｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｈｓｏｆｔｈｅｔｅｓｔｏｎｃｕｔ．ｉｎｉｎｔｅｎｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｉｎｒｅａｌｔｒａｆｉｆｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｄｅｎｔｉｉｆｅｒｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｗｏｒｋｗｉｔｈｉｄｅｎｔｉｉｆｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｈｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｌｆｅｃｔｔｈｅｃｕｔ — ｉｎｉｎｔｅｎｔｉｏｎｏｆｄｒｉｖｅｒａｆｔｅｒｓｉｍｐｌｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｒｉｖｅｒａｓｓｉｓｔａｎｔｓｙｓｔｅｍ；ｃｕｔ－ｉｎｉｎｔｅｎｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ
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ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｂｅ￣ｉｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１
『Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｄｒｉｖｅｒ ’ Ｓｃｕｔ — ｉｎｉｎｔｅｎｔｉｏｎｏｆａｓｉｄｅｌａｎｅｖｅｈｉｃｌｅ，ａｃｕｔ．ｉｎｉｎｔｅｎｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｉＳ
马国成，刘昭度，裴晓飞，王宝锋，齐志权
（北京理工大学机械与车辆学院，北京１０００８１）
［摘要］为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图，利用机器学习技术基于模糊支持向量机建立了并线意图识别器。识别器的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得，包括主车道与旁车道车辆的７个运动属性，其中对不能直接利用传感器信息获取的属性由Ｋａｌｍａｎ滤波器预估得到。由于在并线初始时刻的并线样本不能有效区别