【摘 要】
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针对当前DCT控制系统对起步意图辨识准确度不高的问题,提出了一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMHMM)的起步意图辨识方法:根据DCT车辆实车起步纵向加速度分布特性,将起步过程
【基金项目】
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中国汽车产业创新发展联合基金项目（U1764259）;上海汽车工业科技发展基金项目（1517）
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针对当前DCT控制系统对起步意图辨识准确度不高的问题,提出了一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMHMM)的起步意图辨识方法:根据DCT车辆实车起步纵向加速度分布特性,将起步过程分为8个时段,基于K均值聚类算法对各时段内平缓起步、一般起步以及紧急起步进行定义,在此基础上对各时段3类GM-HMM进行训练,通过对比0.3 s内油门踏板开度时间序列在不同模型中的对数似然概率确定当前驾驶员的起步意图。经过验证,模型的平均查全率达88.7%,耗时7 ms,具有较高的辨识准确率和较好的实时性。
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