论文摘要
为提高智能汽车的类人驾驶能力,使用自然驾驶数据(NDD)研究了驾驶员的加速行为特性。利用约5 800万观测数据组成的数据库,探讨了驾驶员加速度分布的收敛性;使用多维核密度估计得到了驾驶员加速度分布,并使用相对熵描述不同数据量的数据集之间的差异;使用稳定收敛的数据集分析了驾驶员的加速度分布特性,提取了驾驶员加速度分布的特征参数;讨论了驾驶员加速度分布在智能汽车中的应用。结果表明:驾驶员的纵向加速度和侧向加速度二维分布服从双三角形分布特征;纵向加速度和侧向加速度随速度增大而先增大后减小;驾驶员加速度分布特性可以应用于智能汽车驾驶能力测试、智能汽车安全测试、人机共驾控制、危险估计算法等方面。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘瑞,朱西产
关键词: 汽车工程,驾驶行为,自然驾驶数据,加速度分布,核密度估计,相对熵
来源: 汽车安全与节能学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业
单位: 同济大学汽车学院
基金: 国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100904-2)
分类号: U471
页码: 37-45
总页数: 9
文件大小: 2983K
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