神经网络与贝叶斯滤波器在换道预测中的应用 |
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引用本文: | 牛世峰,黎莉. 神经网络与贝叶斯滤波器在换道预测中的应用[J]. 科学技术与工程, 2016, 16(14) |
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作者姓名: | 牛世峰 黎莉 |
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作者单位: | 陕西省西安市长安大学,长安大学汽车学院 |
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基金项目: | 国家自然科学(61374196,61473046);教育部长江学者与创新团队支持计划项目(IRT1286);国家科技支撑计划项目(2014BAG01B05);交通运输部应用基础研究项目(2013319812150) |
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摘 要: | 为提高车辆在换道过程中的行车安全性。提出一种基于BP神经网络与贝叶斯滤波器的换道意图预测方法,通过车道线传感器、方向盘转角传感器和车身CAN总线采集相关表征参数,将其作为BP神经网络输入数据,对驾驶人换道意图进行初步预测,BP神经网络输出结果作为贝叶斯滤波器输入数据,对BP神经网络预测结果作进一步修正。对模型利用真实换道数据进行训练和检测,结果表明此模型的预测准确率达到91.38%,相较于单一的BP神经网络模型,预测准确率提高了6%,并且具有更强的通用性。
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关 键 词: | 换道意图 BP神经网络 贝叶斯滤波器 预测 修正 |
收稿时间: | 2015-12-28 |
修稿时间: | 2016-01-30 |
The application of bayesian filter and neural networks in lane changing prediction |
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Affiliation: | Chang''an University, |
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Abstract: | |
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Keywords: | lane change intent BP neural network Bayesian filter forecast correction |
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