降低车道偏离预警系统误报率方法研究
孟妮1
山岩2
1.陕西工业职业技术学院 咸阳 7120002.长安大学汽车学院 西安 710064
摘要：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.
关键词：车道偏离卡尔曼滤波支持向量机粒子群算法
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61374196)陕西省自然科学基金(2016JQ5096)
论文发表日期：2019-01-01
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：5( 1930-1934 )
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