基于雷达数据的车辆换道行为识别研究
苏丽娜1
李凡1
潘秀2
田子立3
赵建东3
1.中电建冀交高速公路投资发展有限公司,石家庄 0500002.河北省交通规划设计研究院有限公司,石家庄 0500113.北京交通大学 交通运输学院,北京 100044
摘要：针对高速公路车辆轨迹跟踪及换道行为识别问题,基于路侧雷达数据提取车辆换道过程特征,提出了融合支持向量机算法与粒子群算法的换道行为识别模型.首先,针对异常数据及轨迹匹配问题,采用空间约束、动力约束、长度约束等多重条件约束进行数据清洗,并分别利用Savitzky-Golay滤波器和改进弗雷歇距离算法对轨迹进行平滑和匹配;其次,为有效分析换道轨迹信息特征,从整段轨迹和换道区间中,提取了偏移角度、平均换道横向速度、平均换道纵向速度、横向偏移量、换道时长作为典型换道特征;然后,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的换道行为识别模型,并针对核函数参数优化问题,分别运用网格搜索法和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数寻优.最后,以高速公路路侧雷达检测数据为例,对模型进行训练和测试.实验结果表明:与其他识别模型相比,SVM-PSO模型的识别准确率和精确率分别为93.59％、97.75％,具有良好的识别能力.
关键词：交通工程轨迹跟踪支持向量机弗雷歇距离雷达换道行为
分类号：U495(交通工程与公路运输技术管理)
资助基金：国家自然科学基金(71871011)河北省交通运输厅科技项目(TH-201922)
论文发表日期：2022-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 60-67 )
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