驾驶人换道意图实时识别模型评价及测试

摘要

通过分析驾驶人换道行为和车辆运动状态,研究了意图换道和车道保持阶段的差异性,并基于BP神经网络模型和证据理论识别模型,对意图换道进行了实时识别试验.结果表明:两种模型在换道前3 s对意图换道样本识别准确率分别为78.26％、45.22％,在换道时刻的识别准确率分别为99.13％、86.96％;随机选择样本对两种识别模型进行验证,意图换道样本的识别准确率分别为86.00％、96.00％,车道保持样本的识别准确率分别为21.05％、78.95％,同时模型识别出正确样本的最长时间均小于0.5s,表明证据理论识别模型具有较高的优越性和实用性.