考慮風(fēng)險時空分布特征的跟馳工況行車風(fēng)險預(yù)測

摘要： 行車風(fēng)險預(yù)測對提升智能汽車行車安全性至關(guān)重要，為此本文提出了一種跟馳工況下的行車風(fēng)險預(yù)測模型（car-following risk prediction model, CRPM）。跟馳中車輛的減速能夠反映駕駛?cè)说恼J知風(fēng)險，故根據(jù)車輛縱向加速度標注跟馳風(fēng)險等級，并構(gòu)建基于各向異性行車風(fēng)險場的風(fēng)險時空分布特征以用作CRPM的輸入。CRPM通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取風(fēng)險的空間分布特性，利用... （共11頁）