Sammanfattning av denna webbsida: Förarnas beteende och beslutsfattande på vägarna påverkar direkt säkerheten för sig själva, andra förare och fotgängare. Men som skilda entiteter kan människor inte förutsäga rörelserna i omgivande fordon och de har svårt att utföra säkra reaktionära körmanövrar på kort tid. För att övervinna begränsningarna av att göra en omedelbar förutsägelse, i detta arbete, föreslår vi en tvåstegs datadriven strategi: klassificera körmönster för fordon på väg omgivande fordon med hjälp av Gaussian blandningsmodeller (GMM), och förutsäga fordon kortsiktiga laterala rörelser (dvs. vänster / höger sväng och vänster / höger körfält förändring) baserat på verkliga fordon mobilitetsdata, som tillhandahålls av den amerikanska avdelningen för transport, med olika ensemble beslut träd. Vi övervägde flera viktiga kinetiska egenskaper och högre kinematiska variabler. Forskningsresultaten från vårt föreslagna tillvägagångssätt visar på effektiviteten av mönsterklassificering och lateral rörelseförutsägelse på väg. Denna metodikram har potential att införlivas i nuvarande datadrivna kollisionsvarningssystem, för att möjliggöra mer praktisk förbehandling på väg i intelligenta fordon och för att kunna tillämpas i autopilotkörningsscenarier.
Ett datadrivet tillvägagångssätt i två steg föreslås för att klassificera körmönster i omgivande fordon, med Gaussian mixing models (GMM) REF.
Lateral Motion Prediction of On-Road Preceding Vehicles: A Data-Driven Approach
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}