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在自动驾驶汽车中高级辅助驾驶系统(ADAS)的设计过程中,车辆稳定性控制目标并没有考虑驾驶员个性化特质需求,尤其在一些极端行驶条件下控制效果会适得其反。鉴于此,在传统汽车稳定性评价标准的基础上融合了隐马尔科夫理论(HMM)和K-means聚类算法,采用无迹卡尔曼滤波和因子加权分析的参数处理方法,设计了一种自动驾驶汽车稳定性辨识模型。模型通过Carsim/Simulink和基于DSPACE驾驶模拟器的硬件在环仿真方法进行了验证。结果表明:该模型能够实现自动驾驶汽车稳定性的合理分类和在线辨识,同时能为今后进一步优化自动驾驶汽车轨迹规划方法提供理论依据。 相似文献
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针对当前DCT控制系统对起步意图辨识准确度不高的问题,提出了一种基于高斯混合隐马尔科夫模型(GMHMM)的起步意图辨识方法:根据DCT车辆实车起步纵向加速度分布特性,将起步过程分为8个时段,基于K均值聚类算法对各时段内平缓起步、一般起步以及紧急起步进行定义,在此基础上对各时段3类GM-HMM进行训练,通过对比0.3 s内油门踏板开度时间序列在不同模型中的对数似然概率确定当前驾驶员的起步意图。经过验证,模型的平均查全率达88.7%,耗时7 ms,具有较高的辨识准确率和较好的实时性。 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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微表处技术是高等级公路进行预防性养护最经济有效的手段。该工艺在国外已得到广泛应用,被认为是修复道路多种病害最有效、最经济的途径之一,对改善沥青路面使用性能、延长使用寿命、节约投资,具有十分重要的意义。 相似文献
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对高速公路联网收费系统的数据和交通监控系统的数据进行了处理和分析,研究了高速公路车辆行程时间分布的规律性和各参数之间的关联性,构建了高速公路车辆行程时间预测模型,最后通过比较实际值与预测值来验证提出的行程时间预测方法,分析了误差的原因. 相似文献
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利用大型有限元软件 ABAQUS 对凉水井滑坡段进行了数值模拟分析,通过应力应变场的云图分析,确定边坡的最危险潜在滑动面。依据强度折减法的原理,利用ABAQUS定义场变量为强度折减系数值,通过改变场变量实现摩擦角和粘聚力的折减,得出边坡稳定性安全系数,并对滑坡的整治措施提出建议。 相似文献
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