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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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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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面向多智能体的出行前信息下通勤者出行行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用面向多智能体的建模与仿真方法,对先进的交通信息系统(ATIS)提供的出行前信息下通勤者出行行为进行了研究.首先,基于贝叶斯理论,建立了在出行前信息与以往出行经验作用下,通勤者出行时间感知动态更新模型;进而以信念-愿望-意图(BDI)模型为基础,将每个通勤者一车辆单元刻画为一个具有双层结构的智能体,并采用面向多智能体语言AgentSpeak(L)刻画了智能体的出行行为决策机制;最后,采用面向多智能体编程平台Jason与微观交通仿真平台Paramics相结合的方式进行了相应的仿真试验.结果表明:贝叶斯理论可以较好地解释驾驶员(尤其是通勤者)出行行为动态特性,同时验证了多智能体技术与微观交通仿真技术的结合在驾驶员行为分析中应用的有效性,为驾驶员行为分析提供了新思路. 相似文献
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基于驾驶员视觉的车辆跟驰建模与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
着重从驾驶员心理-生理(AP)跟车模型的角度出发,根据AP模型的不足,提出了驾驶员视觉范围变化对车辆跟车模型的影响,建立跟车模型,并用仿真的方法分析其稳定性,提出了跟车系统稳定性的参数数值范围,以期正确地提出驾驶员的跟车行为。 相似文献
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本文中基于神经工效学认知理论融入驾驶员预瞄模型,建立了以认知-控制为框架的驾驶员横向控制模型。模型采用Simulink和TruckSim软件联合仿真的形式验证。采用粒子群优化算法对控制框架中的比例-微分(PD)控制器模块参数进行优化标定。结果表明,在侧风工况下,基于认知-控制为框架所建立的驾驶员横向控制模型有效(RMSE=0.09),且精度更高,适应度更广。另外,从认知-控制角度改变预览时间tp、增益比例kp和微分参数kd,可表征不同驾驶风格的驾驶员行为。本研究为提高侧风工况下的高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供参考思路。 相似文献
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车辆转向操纵过程中驾驶员的生理/心理分析与测试 总被引:1,自引:0,他引:1
本文指出驾驶员在行车过程中的生理/心理状态对其操纵行为有着重要影响,着重探讨了驾驶员转向操纵过程中生理/心理问题,首先对驾驶员行车时的心理进行了分析及描述,提出了一种合格驾驶员的心理模型;然后提出了驾驶员身心反应测试的几项指标,并进行了有关的测试,得到了不同驾驶员在不同车速,不同路线下的生理/心理变化规律,本文为建立一个包括驾驶员心理特性,行为规律的综合模型提供了新的依据。 相似文献
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基于驾驶员认知过程的车辆跟驰模型的建立 总被引:3,自引:2,他引:1
基于认知心理学的有关知识,提出一种将驾驶员的直觉、分析和推理三者相结合的驾驶员认知结构基本框架,在此框架体系下对车辆跟驰过程中驾驶员的认知过程进行了详细的分析;结合五轮仪试验系统采集的数据,采用因子分析法确定出对驾驶员的车辆跟驰信息提取过程有独立作用的4个因素,包括前车位移、前车速度、前车加速度和后车位移,相应地将驾驶员认知过程划分为4个阶段,构建了跟驰过程中驾驶员的认知结构模型,并对各个阶段做出了具体分析,建立了相应的车辆跟驰模型。仿真结果表明,基于驾驶员认知过程的跟驰模型可以较好地揭示跟驰过程中的驾驶行为。 相似文献
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在分析无灯控交叉口插车过程中驾驶员行为决策相互影响关系的基础上,从更小时空尺度出发,提出了考虑安全因素、速度因素的驾驶员插车行为过程效用函数,建立了基于动态重复博弈的无灯控交叉口驾驶员插车行为模型,分析了不同驾驶员类型组合在插车博弈过程中的纳什均衡及相应的驾驶员决策行为。结果表明:该模型能够在一定程度上反映不同条件下交通冲突的演化结果,说明了应用动态重复博弈进行驾驶员行为模型研究的合理性。 相似文献
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在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正.在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算法有高的路径跟踪精度,且对车速和道路状况等汽车行驶过程中的动态不确定性因素具有较强的适应性和鲁棒性. 相似文献
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本文采用模糊控制理论方法,对驾驶员-汽车-环境闭环系统的操纵稳定性进行了研究,建立了驾驶员智能模型,研制了整个闭环系统的仿真软件,模拟了几种典型工况的汽车运行,试验证明闭环系统模型合理,仿真结果正确。 相似文献
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《汽车工程》2021,(4)
为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型。首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素。接着,基于深度确定性策略梯度算法建立了驾驶员跟车模型,将驾驶员跟车轨迹数据集输入到模拟跟车环境中,让智能体从经验数据中学习驾驶员的决策行为。最后,以原始工况数据为基准,对基于深度强化学习的跟车模型进行对比仿真验证,结果表明所构建的驾驶员跟车模型具有良好的跟踪性能,能真实地复现驾驶员的跟车行为。 相似文献
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车辆起步时的油离配合过程是车辆驾驶中的难点之一。本文在实验的基础上得出了不同熟练程度驾驶员在不同工况下起步时的油离配合曲线的特性,并建立了驾驶员离合操作的模型,取得了满意的结果。本文对仿真驾驶员离合操作过程,进而对如何识别驾驶员的驾驶熟练程度提供了一条有效的新途径。 相似文献
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基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一,解决了由于输入变量较多,神经网络节点数巨大的问题,从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构,并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明:所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理,通过学习训练来实现控制规则的记忆,在一定程度体现了驾驶员的智能行为。 相似文献