驾驶员加速特性分类与辨识方法研究

摘要

cqvip:智能化是汽车未来的发展趋势,基于驾驶员行为特性的汽车控制对于实现汽车智能化具有重要意义。加速特性是驾驶员重要的行为特性,针对驾驶员加速特性分类与辨识方法进行了研究。应用驾驶模拟器设置了城市道路工况,选取驾驶员进行驾驶模拟实验,采集驾驶员操纵和车辆行驶状态数据,对数据进行滤波并提取特征值,应用k-means聚类算法进行聚类分析,将驾驶员加速特性数据分为谨慎型、一般型和激进型。基于高斯隐马尔可夫理论,根据实验数据建立加速特性辨识模型,通过实验对辨识精度进行了验证。研究结果表明,该研究方法能够对驾驶员加速特性进行合理分类,实现驾驶员加速特性的准确辨识。