【摘 要】
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为有效降低车道变换行为诱发事故的风险性,提出一种基于Logistic模型的驾驶人换道意图识别方法。利用faceLAB视觉追踪系统,通过真实环境下的实车测试,结合换道前驾驶人对后视
【机 构】
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重庆交通大学山地城市交通系统与安全重庆市重点实验室,长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室,
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为有效降低车道变换行为诱发事故的风险性,提出一种基于Logistic模型的驾驶人换道意图识别方法。利用faceLAB视觉追踪系统,通过真实环境下的实车测试,结合换道前驾驶人对后视镜的注视特性确定换道意图时窗,分析车道保持与换道意图阶段的注视特性差异,提取扫视次数、扫视幅度、水平方向视觉搜索广度、头部水平转动角度标准差等驾驶人换道意图特征指标,构建了Logistic模型,并经效度检验后应用于对驾驶人换道意图的识别。结果显示,基于Logistic模型的驾驶人换道意图识别方法的识别成功率达到90.24%,与基于转向灯信号的驾驶人换道意图识别方法相比,具有明显的时序及成功率方面的优势。
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