ABSTRACT Som en grundläggande kontrollstrategi för intelligenta fordon påverkar bilföljarkontrollen direkt fordonets prestanda. I praktisk körning, brukar förare förutsäga beteendet hos fordon i intilliggande körfält innan modulering av körstrategin för värdfordonet. Ett adaptive cruise control (ACC)-system bör därför vara utrustat med den praktiska förmågan att förutsäga följande mål i förväg för att förbättra säkerheten och acceptansen för den intelligenta kontrollstrategin. I detta dokument utvecklas en bilföljarstrategi baserad på sammanslagning av förutsägelser om angränsande fordon utifrån resultaten av naturalistiska experiment på väg. Baserat på analys av sammanslagning beteendeparametrar, Fisher diskriminerande metod används för att upprätta en sammanslagning beteende förutsägelse modell av angränsande fordon. Därefter förbättras den önskade avståndsmodellen för bilar som följer efter varandra av den föreslagna sammanslagna förutsägelsemodellen. Simuleringsresultaten av den föreslagna bilföljande strategin med olika inskärningsscener indikerar att prognosmodellen kunde förutsäga två typer av sammanslagning beteende 2 s i förväg, och den förutsägelse noggrannheten når 88% respektive 90%, respektive. Den förbättrade bilföljarmodellen skulle kunna möjliggöra smidigare fordonsmanipulering och därmed öka säkerheten och körkomforten. Resultaten ger en referens för att förbättra intelligenta styralgoritmer för fordon och förbättra acceptansen för intelligenta system. INDEX TERMS Bilfölja, slå ihop beteende förutsägelse, önskat avstånd modell, Fisher diskriminerande metod.
Guo m.fl. REF utvecklade en bilföljarstrategi baserad på sammanslagning av förutsägelser om intilliggande fordon från resultaten av naturalistiska experiment på väg där en millimetervågsradar användes för att uppnå den relativa hastigheten och det relativa avståndet mellan värdfordonet och omgivande fordon.
Improved Car-Following Strategy Based on Merging Behavior Prediction of Adjacent Vehicle From Naturalistic Driving Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}