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驾驶风格是用来体现驾驶员在车辆运行状态下对车辆操作的行为特征,对用户驾驶风格进行识别与分析,有利于推进智能驾驶的发展。根据基于116 辆纯电动汽车的车辆运行数据,通过主成分分析方法与K-means 聚类算法,对用户驾驶行为进行分类分析,对驾驶风格进行了分类识别。利用XGBoost 算法构建纯电动汽车驾驶行为与能耗输入模型,利用SHAP 对模型进行解释。结果表明,将驾驶风格聚为3 类具有较好的分类效果,可分别对应冷静型、普通型与激进型;当驾驶员的驾驶风格趋向于激进型时时,车辆的驾驶能耗越高,驾驶风格激进一个层级,车辆百公里电耗增加3~4倍。当驾驶员行车时,其车速越高,油门踏板踩得越深,车辆加速度的绝对值越大,车辆的驾驶能耗越高。驾驶员的驾驶风格越激进,车辆的驾驶能耗越高。 相似文献
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为了提高营运车辆驾驶人安全管理的精细化水平,合理地评估驾驶人驾驶风险程度,有的放矢地降低高风险驾驶人的事故率,基于卫星定位数据特点及驾驶行为与驾驶风险的相关关系设计26个驾驶行为特征参数。考虑到高速和非高速行驶时相同驾驶行为对驾驶风险的影响区别较大,根据23名营运车辆驾驶人的实测数据有针对性地筛选高速和非高速路段驾驶人风险评估指标,构建营运车辆驾驶人驾驶风险评估指标体系。然后,基于熵权法、独立性权系数法和Spearman相关系数法建立集成赋权法,确定各评估指标的权重。最后,雇佣40名营运车辆驾驶人进行实车试验以验证模型的合理性。结果表明:车辆速度和加速度方面的驾驶行为特征可以用于评估驾驶人的驾驶风险且评估效果较好,驾驶风险评估得分与实际交通冲突次数呈正相关关系,所建立模型可以较为准确地评估营运车辆驾驶人驾驶风险的高低,准确率达到77.50%,该模型在不同地区使用时,准确率存在一定的差异,但在容许范围之内,方法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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朱冰蒋渊德邓伟文杨顺何睿苏琛 《汽车工程》2018,(11):1317-1323
为深入理解不同驾驶员的驾驶行为特点,本文中提出了一种基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类算法。首先,建立了驾驶员驾驶数据实车道路试验采集平台,对84位驾驶员进行了测试;接着,将每名驾驶员的驾驶数据视为一个高斯混合模型(GMM),采取EM算法对其进行参数估计;最后,通过蒙特卡洛算法对各GMM之间的KL散度进行估计,从而获得不同驾驶员差异性的定量描述,将驾驶员聚为不同习性类别。对聚类后各类驾驶员的驾驶数据的统计分析表明,所提出的非监督聚类算法能有效实现不同驾驶习性驾驶员的聚类。 相似文献
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为了提高道路服务水平,减少道路交通事故,改善车辆设计,开发车载安全装置通过驾驶模拟器和交通仿真相结合的方法,深入探讨个体驾驶行为交通流特征的影响.首先,选取反映驾驶员特征的静态驾驶适性和动态驾驶适性2类指标,通过因子分析、主成份分析及聚类分析方法对驾驶行为特征进行提取,构建不同类型的驾驶行为特征分类.其次,利用驾驶模拟器采集到的实验数据,对不同类型驾驶行为的仿真模型参数进行校准.最后,通过交通仿真技术对不同类型的驾驶行为下交通流特征研究,主要集中在不同车道位置、不同行为下的交通流特征差异.研究结果表明,激进的驾驶行为仿真产生的最大交通量(2200 pcu/h)中等驾驶行为(1800 pcu/h)保守驾驶行为(1700 pcu/h),但激进驾驶行为下的交通流较其他行为显得更加不稳定.因此,提高道路安全水平,需针对呈现此类驾驶行为特征的驾驶员进行重点教育及培训. 相似文献
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王雪松罗楝余荣杰刘娇 《汽车与安全》2016,(1):62-66
营运车辆事故多是由驾驶员的风险驾驶行为引起的,而交通安全教育对营运驾驶员的风险驾驶行为改善起主要作用。传统的教育方法未考虑不同驾驶员的行为特征,因而效果不佳。基于风险驾驶行为分析的教育方法首先对驾驶员的驾驶行为进行监控,然后分析驾驶员的风险驾驶行为特征,最后基于特征进行安全教育。该方法具有针对性,并在国外取得较好效果。本研究对基于风险驾驶行为分析的教育方法进行了实验,分析了营运驾驶员的风险驾驶行为类型特征和典型事故致因,并对教育效果进行了评估。结果发现该教育方法能明显减少危险交通事件率。 相似文献