Sammanfattning av denna webbsida: Förarassistanssystem har blivit en viktig säkerhetsfunktion för moderna personbilar. Det avancerade systemet för förarassistans (ADAS) är ett av de aktiva säkerhetssystemen för att förbättra fordonets manöverförmåga och därmed förarens och passagerarnas säkerhet. För att använda ADAS för körfältsbyteskontroll är det viktigt att snabbt och korrekt upptäcka förarens avsikt. I denna studie föreslås en ny förbearbetningsalgoritm för ADAS för att förbättra noggrannheten i klassificeringen av förarens avsikt att ändra körfält genom att utöka grundläggande mätningar från konventionella fordonssensorer. Informationen om fordonet tillstånd och vägytan tillstånd förstärks genom att använda en konstgjord neurala nätverk (ANN) modeller, och den utökade informationen matas till en stöd vektor maskin (SVM) för att upptäcka föraren avsikt med hög noggrannhet. Den utvecklade algoritmens genomförbarhet prövades genom körsimulatorexperiment. Resultaten visar att klassificeringsnoggrannheten för förarens avsikt kan förbättras genom att tillhandahålla en SVM-modell med tillräcklig körinformation förstärkt med hjälp av ANN-modeller av fordonsdynamik.
En ny förbehandlingsalgoritm för ADAS föreslås för att förbättra noggrannheten i klassificeringen av förarens avsikt att ändra körfält genom att utöka nödvändiga mätningar från konventionella ombordgivare REF.
Prediction of Driver’s Intention of Lane Change by Augmenting Sensor Information Using Machine Learning Techniques
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}