为改善单一预警算法出现的误警率高、漏警率高、预警不及时等问题,避免车道偏离预警系统出现频繁报警、干扰驾驶员操作等情况,提高系统的抗干扰性和适应性,论文提出了一种基于多因素模糊模式识别的驾驶员意图分析方法.结合横向车辆偏离时间TLC(Time to Lane Crossing)和车辆目前位置CCP(Car Current Position)的车道偏离预警算法,同时考虑到驾驶员的驾驶特性,将驾驶员类型、车辆轮胎与车道边界线的距离、跨道时间作为影响车道偏离的因素并进行模糊化处理,设置合理的模糊规则,输出车道偏离程度的模糊评价指数.最后在Matlab中搭建控制模型,并与CARSIM做联合仿真来验证算法.仿真结果表明算法具有较好的实效性.
Research on Lane Departure Warning System Based on Fuzzy Decision
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