基于随机森林决策树的行驶车辆换道行为识别

基于车辆多自由度驾驶仿真平台,采集车辆运行状态参数的相关数据。在不同维度的特征集和多个样本时窗状况下,运用随机森林决策树方法连续识别驾驶员的换道行为。对比分析识别效果,得出车道偏离量、车辆加速度、方向盘转角、方向盘转角速度和方向盘力矩参数,能够有效反映车辆的运行状态,换道识别率可达93.92%,平均可在驾驶员换道操作后0.04 s、在车辆过车道线前2.38 s识别出驾驶员的换道行为。通过驾驶员行为数据的换道识别效果,可以得出驾驶员的个体差异影响的分类效果。