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将驾驶员-汽车看作统一的人机系统,利用驾驶员驾驶过程的本质是决策过程的性质,通过确定系统的决策时刻、决策报酬、状态转移速率和概率、抽象驾驶员的行为集合等建立了基于Markov决策过程的驾驶员行为模型,最后对所建模型进行了计算机仿真. 相似文献
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针对采用定量仿真方法建立驾驶员模型的不足,应用GPS技术,采用定性仿真方法中的归纳推理方法建立驾驶员行为模型;该模型能够模拟驾驶员在驾驶过程中的决策判断过程,预测各种输入情况下的驾驶员行为输出,在建立驾驶员-汽车-道路系统仿真模型时将会得到广泛应用。 相似文献
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宋以庆 《内蒙古公路与运输》2023,(4):48-52+62
驾驶倾向性是研究微观交通仿真的一个重要生理-心理特征参数,主要受到人、车、路、环境等多方面的影响,具体表现为汽车驾驶员自身状况、驾驶车辆状况、行驶道路及环境状况、交通干扰、气象情况以及所承载的任务缓急等影响因素。如何准确地确定驾驶员驾驶过程中的动态驾驶倾向性是研究驾驶员行为的难点。文章基于驾驶员的生理-心理特征,采用层次分析法(AHP),对驾驶员行驶过程中的决策行为逐层递阶量化,建立基于层次分析法的驾驶倾向性模型,并进行实证分析。结果表明:层次分析法可用于驾驶员驾驶倾向性的识别。 相似文献
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驾车是具有高度危险性的活动。驾驶员在开车过程中,应该严格按照操作规范和规定去驾驶,严格遵守规定,严格要求自己,才能形成良好的交通秩序。但不少驾驶员在驾驶汽车时注意力不集中,不是东张西望,就是和车上的朋友闲聊,要么打电话…… 相似文献
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蒲东兴 《拖拉机汽车驾驶员》2010,(5):I0032-I0032
我一入伍,就有幸被挑选为汽车驾驶员。那个年代,部队培养一名汽车驾驶员,需要经过半年的严格训练,先是学习理论,然后是场地驾驶训练,再就是道路驾驶训练等等。入伍三年后,我作为优秀汽车驾驶班长,考上军校,上了大学。2006年我转业回到了家乡,被安排在长沙市人民政府工作。 相似文献
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基于人类驾驶员数据获得自动驾驶决策策略是当前自动驾驶技术研究的热点。经典的强化学习决策方法大多通过设计安全性、舒适性、经济性相关公式人为构建奖励函数,决策策略与人类驾驶员相比仍然存在较大差距。本文中使用最大边际逆向强化学习算法,将驾驶员驾驶数据作为专家演示数据,建立相应的奖励函数,并实现仿驾驶员的纵向自动驾驶决策。仿真测试结果表明:相比于强化学习方法,逆向强化学习方法的奖励函数从驾驶员的数据中自动化的提取,降低了奖励函数的建立难度,得到的决策策略与驾驶员的行为具有更高的一致性。 相似文献