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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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为了分析驾驶风格对不同跟驰场景下跟驰行为的影响,利用高逼真度驾驶模拟器设计晴天、雾天两种天气状况和自由流、拥挤流、阻塞流三种交通流状态组合的六类典型跟驰场景。以跟驰过程中的最大加速度、最大油门踏板受力、最大油门踏板受力速度作为指标,通过K-means聚类识别方法,对六类典型跟驰场景下不同驾驶风格的驾驶员进行聚类识别,并以跟车间距、车头时距为风险指标评价不同驾驶风格的驾驶员在六类典型跟驰场景下的跟驰风险。结果表明:六类典型跟驰场景下,不同驾驶风格驾驶员的跟驰行为存在明显差异;激进型驾驶风格驾驶员倾向保持更小的跟车间距和车头时距,跟驰过程中的碰撞风险更高;晴天和自由流场景下不同驾驶风格驾驶员跟驰行为差异性更加显著。 相似文献
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自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。 相似文献
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随着汽车电气化、智能化的不断发展,汽车行驶的场景越来越趋于多样化和复杂化,从而促使汽车从辅助驾驶向智能驾驶不断创新。随着人工智能的引入,汽车智能驾驶功能越来越趋于实用,正在逐步实现向解放驾驶员双手、向车载高级驾驶辅助系统代替人脑进行复杂驾驶场景实时响应的阶段发展;高阶复杂场景智能驾驶功能则在辅助驾驶功能实现的基础上,针对驾驶员实际驾驶感受并结合人工智能算法实现向车辆复杂场景下的自动驾驶操作的方向发展。介绍了基于人工智能算法的换道超车功能开发,即通过换道条件的智能选择,使车辆以最佳方式自动完成换道超车过程。 相似文献
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为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口,在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上,提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型,利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图,以概率形式输出意图预测结果并实时更新,进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突;接着,在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型,生成一系列期望加速度;最后,基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景,对所提左转运动规划方法进行仿真验证,将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较,并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明:基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图;基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互;不同算法对比效果表明,所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。 相似文献
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《汽车技术》2021,(5)
为了考虑个性化的驾驶员特性对AEB控制策略的影响,提出了一种基于不同驾驶员驾驶风格的AEB控制策略。根据AEB危险场景下的驾驶员反应时间和情境风险度评价得分提出了驾驶风格识别系数的评价指标,通过驾驶员特性所呈现的人群聚类规律,将驾驶员分为谨慎型、普通型和激进型,同时引入危险系数来分级控制安全距离模型的制动减速度,完成紧急状况下的车辆制动。Simulink与Trucksim联合仿真结果表明,不同驾驶风格驾驶员对AEB系统介入时机与最小安全距离的心理预期具有不同的个性化需求,基于不同驾驶风格的AEB控制策略可以有效改善AEB系统的适应性,提高驾驶员的舒适性。 相似文献
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为全面认识自动驾驶接管行为特征,分析驾驶员接管行为,结合自动驾驶接管的技术和现实背景,从自动驾驶接管绩效的影响因素,包括场景、技术、心理和生理等因素,梳理国内外驾驶员接管自动驾驶车辆的研究成果,总结主要研究内容和方法,并展望其未来研究趋势.通过归纳和分析揭示了影响驾驶员接管自动车辆的因素,主要包括接管场景和接管请求方式,同时非驾驶相关任务和年龄等因素也会影响驾驶员的接管行为和表现.针对驾驶员接管的驾驶特征及行为研究,内容精确丰富,方法科学完善;而对驾驶员接管绩效评价和干预研究,重点关注在统计学的基础上,建立完善的数据指标评价体系,用于评价和干预驾驶员接管绩效.未来针对自动驾驶接管的研究,一方面寻求自动车辆技术突破;另一方面综合心理学和统计学理论基础,建立驾驶员接管能力培训体系. 相似文献
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为明确互通立交匝道的运行特性和驾驶风险,在重庆市南山立交和江南立交开展了超过30位被试者的小客车实车驾驶试验,通过Speedbox和Mobileye等车载高精度仪器采集了小客车在4条迂回式匝道上的连续运行数据,包括行驶速度、横向加速度、纵向加速度等,明确了迂回式匝道的车辆运行状态,然后运用表征横、纵向加速度关系的G-G图分析了匝道行驶过程中的驾驶风险,确定了立交匝道不同位置的危险等级及危险驾驶行为的高发路段。研究结果表明:①立交匝道上小客车的横向加速度与速度呈三角形分布,纵向加速度与速度呈椭圆形分布;②小半径曲线匝道上出现危险驾驶行为的比例要高于大半径曲线匝道;③通过统计不同断面的危险驾驶行为点占比,将匝道的危险断面分为低风险、中风险、高风险3个等级;④男性驾驶员在立交匝道上的危险驾驶行为占比要高于女性驾驶员,冒险型驾驶员的危险驾驶行为占比要高于其他驾驶风格的驾驶员;⑤立交匝道的危险高发路段通常位于速度变化剧烈的路段,即入弯减速段和出弯加速段。 相似文献
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为解决传统自动变速车辆下坡行驶时意外升挡等问题,从发动机制动特性出发,分析了车辆带挡滑行时的动力学特性。在此基础上,结合公路设计标准确定了目标参考车速和约束挡位,制定了基于道路坡度信息的下坡工况换挡控制策略,并运用Matlab/Simulink和驾驶模拟器进行了驾驶员在环仿真实验。结果表明:该换挡策略能有效解决通常自动变速车辆下坡行驶时存在的问题,并能在一定程度上体现驾驶员的驾驶意图;既能充分利用发动机的制动作用,又能在保证安全的同时兼顾行驶效率,更好地满足了自动变速车辆坡道行驶的要求。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(1)
为了研究驾驶员视觉通道被车载信息系统所占用时,驾驶员对交通信息进行实时加工处理的机理及其应对事故风险的能力,模拟车载信息系统设计了诱导驾驶员视觉分神的驾驶次级任务。根据次级任务的复杂程度划分为3个任务难度等级,使得驾驶员单次视线离开路面的时间随着次级任务难度增加而递增;基于驾驶仿真试验平台,构建了城市道路和高速公路下的典型跟驰场景;招募熟练驾驶员,于驾驶过程中根据试验声音提示执行驾驶次级任务。对采集的试验数据先采用箱图方法进行离群处理,对筛选后的数据采用方差分析和多重比较的方法,分析驾驶员对车辆车道位置掌握、转向盘调整等相关横向操控行为,驾驶员对车辆纵向位置调整、车速调整等相关纵向操纵行为,以及通过其对车辆横纵向控制反映出的补偿措施。分析结果表明:无论车辆处于高速还是低速行驶环境,处于视觉分神状态的驾驶员对车辆的横向控制能力均会变差;驾驶员视线离开路面的时间越长,其对车辆的横向控制能力越差;车辆高速行驶时,驾驶员将面临更大的横向失控风险;而无论车辆处于高速还是低速行驶环境,驾驶员在意识到自身视线离开路面时间过长后,均会通过降低速度和增大跟车距离,以平衡视觉分神带来的纵向方向上的事故风险。 相似文献
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《汽车安全与节能学报》2014,(2)
汽车经济性驾驶是道路交通节能减排的重要方向。该技术以驾驶人与车辆/道路/交通流的优化与协调为核心,通过重塑驾驶员习惯、辅助驾驶员操作以及车辆自动化控制等手段,满足出行需求的同时降低行驶过程的油耗。该文综述了汽车经济性驾驶技术的发展历史、技术现状与理论难点;介绍了节油驾驶策略的实验型和理论型辨识方法。其应用可分为3类:易于实施、适合政府层面推动的驾驶员教育;最具产品化前景、值得业界关注的节油驾驶辅助;将是经济性驾驶技术的理想载体的自动驾驶。 相似文献