[发明专利]基于BP神经网络模型的车辆换道决策方法在审
| 申请号： | 201611112815.4 | 申请日： | 2016-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN106740457A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 王俊彦;蔡骏宇 | 申请（专利权）人： | 镇江市高等专科学校 |
| 主分类号： | B60Q9/00 | 分类号： | B60Q9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 212003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的车辆换道决策方法，利用BP神经网络模型给驾驶员进行车辆换道时提供决策指导，并在换道危险发生时及时地发出警报提醒。所述方法能够有效地为驾驶员进行车辆换道时提供正确可靠的决策指导，可极大地减少因换道决策失误导致的道路交通事故。本发明包括步骤1通过多普勒测速雷达传感器获取样本数据；步骤2构建基于BP神经网络模型的车辆换道决策模块；步骤3决策判断，将获取的六个样本数据实时地导入到车辆换道决策模块中，并通过基于weka平台下换道BP神经网络模型中的输出节点类别形成车辆换道的决策判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 模型 车辆 决策 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络模型的车辆换道决策方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：步骤1：通过多普勒测速雷达传感器获取样本数据，具体是对换道车辆与目标车道前方车辆的速度差V1、换道车辆与目标车道后方车辆的速度差V2、换道车辆与本车道前方车辆的速度差V3、换道车辆与目标车道前方车辆的距离D1、换道车辆与目标车道后方车辆的距离D2、换道车辆与本车道前方车辆的距离D3六个样本数据实时的获取；步骤2：构建基于BP神经网络模型的车辆换道决策模块，分别通过训练与测试样本数据的选取与处理、网络结构的确定、学习算法的选取和训练参数的确定、基于weka平台的换道BP神经网络模型建立、BP神经网络模型的精确度验证这五个环节来构建车辆换道决策模块；步骤3：决策判断，将获取的六个样本数据实时地导入到车辆换道决策模块中，并通过基于weka平台下换道BP神经网络模型中的输出节点类别形成车辆换道的决策判断。
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