基于粒子群算法的神经网络的驾驶意图识别

摘要：

为了得到驾驶员在驾驶过程中的驾驶意图,通过采用理论分析与实验、仿真相结合的方法对大脑不同区域的脑电信号进行研究分析;设计模拟驾驶实验,建立脑电信号采集系统.采集驾驶人在左转、右转、直行前指定时间窗内的脑电信号;对采集的脑电信号运用小波包变换等方法进行信号分析处理、提取特征参数;建立粒子群算法的支持向量机模型和神经网络的驾驶意图识别模型;并对更高识别率的驾驶意图信号转换为相应的指令控制车辆实现自动驾驶.结果表明:粒子群优化算法的支持向量机的识别率最高达到73.53％,粒子群算法的神经网络识别模型具有更高的识别率,最高可以达到92.9％.

关键词：脑机接口、驾驶意图识别、粒子群优化算法、神经网络模型、自动驾驶

所属期刊栏目：18

分类号：U491.2(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金51678320,51378062

在线出版日期：2019-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：261-265