基于半监督学习支持向量机的制动意图识别  

作　　者：刘鑫 毛星宇 邓耀国[1] 杨昌波 

机构地区：[1]广西大学机械工程学院,广西南宁530004 [2]东风柳州汽车有限公司商用车技术中心,广西柳州545005

出　　处：《装备制造技术》2023年第5期58-64,97,共8页Equipment Manufacturing Technology

基　　金：柳州市科技重大专项资助(2021AAA0104,2021AAA0112);广西研究生教育创新计划项目资助(YCBZ2022007)。

摘　　要：制动意图识别是提高再生制动效率的关键技术。为了更准确识别驾驶员的制动意图,该文提出一种基于半监督学习支持向量机(SVM)的制动意图识别方法。选取制动踏板力、制动踏板行程、制动减速度为特征参数,制动意图分为低强度制动、中强度制动、高强度制动。采用半监督学习SVM模型对未标记数据分配“伪标签”并计算其置信度,从而将置信度高的数据扩充到训练集中,实现数据的高效利用,最后进行离线验证。验证结果表明,基于半监督学习SVM制动意图识别模型的识别准确率平均为96.4%,极大地提高了制动意图识别的准确性。

关 键 词：再生制动 半监督学习 支持向量基 制动意图 

分 类 号：U461.8[机械工程—车辆工程]