Abstract-This paper presenterar utvecklingen av modellering och erkännande av mänskligt körbeteende baserat på en stokastisk bytte autoregressive exogenous (SS-ARX) modell. För det första utvecklas en parameteruppskattningsalgoritm för SS-ARX-modellen med flera uppmätta input-outputsekvenser baserat på algoritmen förväntan-maximering. Detta kan uppnås genom att utvidga parameteruppskattningstekniken för den konventionella dolda Markov-modellen. För det andra tillämpas den utvecklade parameteruppskattningsalgoritmen på att köra data med fokus på förarens kollisionsundvikande beteende. Driving data samlades in med hjälp av en körsimulator baserad på grottan automatisk virtuell miljö, som är en stereoskopisk immersive virtuell verklighet system. Därefter erhålls parametern som är inställd för varje förare, och vissa köregenskaper identifieras med avseende på omkopplad styrmekanism. Slutligen undersöks SS-ARX-modellens prestanda som beteendekännare. Resultaten visar att SS-ARX-modellen har anmärkningsvärd potential att fungera som beteendekännare. Index Terms-Behavior erkännande, körbeteende, förväntan-maximization (EM) algoritm, dold Markov modell (HMM), stokastisk bytte autoregressiv exogenous (SS-ARX) modell.
I REF introducerar författarna ett stokastiskt-vridet autoregressivt exogent (SS-ARX) för att imitera förares beteende i körfältsändringsscenariot.
Modeling and Recognition of Driving Behavior Based on Stochastic Switched ARX Model
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}