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作者：张义;尹成龙;邹小毛;唐友名;王平;
单位：厦门理工学院机械与汽车工程学院;浙江科技大学机械与能源工程学院;
摘要：为了兼顾不同的驾驶风格和能见度的车道偏移问题，提出了一种自适应车道偏离预警策略。利用驾驶模拟器采集驾驶行为数据，选用横向位置偏差、跨道时间、偏离速度等参数，基于模糊聚类算法将驾驶员按照驾驶风格分类，引入径向基函数神经网络（RBFNN）实现驾驶风格识别。通过设计不同预警阈值，构建自适应车道偏离预警模型，并进行在环试验验证。结果表明：提出模型的精准度达到94.7%，对于不同的驾驶员和能见度能够有效输出动阈值、减小误警率，提高车道偏离预警系统的适用性。
基金资助：福建省自然科学基金项目（2021J011197）;; 厦门理工学院“科研攀登计划”项目（XPDKT20019）
