基于纵向激励的驾驶习性分类及辨识方法

论文摘要

为使先进驾驶人辅助系统更具人性化及个性化,提高智能车辆的驾乘安全性和舒适性,提出一种基于纵向激励工况的驾驶习性分类及辨识方法.以前车车速信号的周期性及突变性为依据,设计6种前车典型纵向激励工况,并通过实车道路试验完成64位驾驶人的数据采集.然后,采用客观粒子群聚类和主观量表分析相结合的分类方式,实现典型驾驶习性的分类和习性类型的定义.比较各工况下的分类结果,确定纵向最优激励工况组为正弦工况3和阶跃工况3.建立基于多维高斯隐马尔科夫过程的驾驶习性辨识模型,依据辨识准确率得到最优模型输入信号组,利用正交试验法优化模型中的关键参数.结果表明,基于纵向激励的驾驶习性分类及辨识方法能够得到更好的分类和辨识准确率.

论文目录

• 1 驾驶习性数据采集
•   1.1 激励工况及纵向激励信号
•   1.2 实车数据采集平台
• 2 驾驶习性分类及辨识方法
•   2.1 驾驶习性分类及辨识逻辑框架
•   2.2 驾驶习性分类方法
•     2.2.1 基于粒子群聚类的驾驶习性客观分类方法
•     2.2.2 基于量表分析的驾驶习性主观分类方法
•   2.3 驾驶习性辨识方法
• 3 驾驶习性的分类及辨识结果分析
•   3.1 分类结果分析
•   3.2 辨识结果分析
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙博华,邓伟文,何睿,吴坚,李雅欣,边宁

关键词: 车辆工程,驾驶习性,粒子群聚类,多维高斯隐马尔科夫过程,先进驾驶人辅助系统

来源: 华南理工大学学报(自然科学版) 2019年11期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,东风汽车公司技术中心

基金: 国家重点研发计划项目(2016YFB0100904),国家自然科学基金资助项目(U1564211,51775235,51605185)~~

分类号: U463.6

页码: 33-43

总页数: 11

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