重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (11): 47-51,80.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.11.007
王俊彦１，２，蔡骏宇２
摘要： 为了帮助驾驶人正确决策车辆换道时机，使用了一种模式识别方法———ＲＢＦ神经网络，建立了车辆换道时机决策模型。模型可以预测车辆换道的安全性，从而保证驾驶人和车辆的安全。对车辆换道时机决策的影响因素进行了分析，提出了１１个现代传感器容易获取的影响参数，并作为ＲＢＦ神经网络的输入变量。模型的学习和测试运用了大量的车辆行驶数据，实验结果显示：１１个参数的 ＲＢＦ 神经网络模型预测精度较高，可以达到８７．９％ ，高于７个参数模型的８１．８％ ；随着模型精度的不断提高，在驾驶主动安全系统和智能车辆无人驾驶系统中，本文模型也可以起到关键的作用。
中图分类号:
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