基于GM-HMM的DCT车辆驾驶员起步意图辨识研究

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。     

基于HMM和SVM级联算法的驾驶意图识别

为降低先进驾驶员辅助系统的误警率,提出了利用不同任务下"人-车-路"参数的差异性识别驾驶意图的方法。在模拟驾驶仪系统中开展实验,记录了12名受试者的驾驶样本1 150组,对比车道保持意图、换道意图和超车意图样本的差异,确定了6个参数的驾驶意图识别指标体系。运用HMM和SVM级联算法建立驾驶员驾驶意图识别模型。结果表明:基于该算法的识别准确率达95.84%,明显高于HMM或SVM单一算法,且单次平均识别时间为0.017s,满足驾驶员对突发性事件反应时间的要求。     

面向前车的驾驶行为感知与意图识别算法研究

感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary Model, DBPDM)。将车辆行驶状态视为时间序列,设计基于自回归积分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合在线梯度下降(Online Gradient Descent, OGD)优化器的在线预测模型,提出基于驾驶行为预测的意图识别构架(Intention Recognition Framework, IRF)。首先,采用图Lasso方法估计典型驾驶行为的稀疏逆协方差矩阵构建驾驶行为字典库,并采用Logdet散度方法计算各逆协方差矩阵的差异获得行为感知字典模型。然后,基于在线预测模型对目标车辆的行驶轨迹和运动状态进行预测,结合主车车辆的行驶状态作为稀疏表示的观测信号,以获取预测时域内的目标车辆意图。最后,采用NGSIM (Next Generation SIMulation)真实驾驶数据对模型进行开发和测试。研究结果表明:所提出的行为感知模型能对6种典型驾驶行为构建行为字典,在分类准确率上与现有方法相比有明显提升,对换道和转向行为样本的平均识别准确率分别达到99.1%和92.9%;该模型能够在相对早期阶段准确地识别出车辆行为;在线预测算法能较好预测出目标车辆的行驶轨迹和运动状态,从而间接地反映出其在预测时域内的驾驶意图;IRF可在换道和转向行为开始前的1.5 s较为准确地识别出目标车辆的意图,平均识别准确率超过80%。     

基于EEMD和熵理论的电动汽车制动意图识别方法

为抑制制动踏板信号中存在的间歇性成分或脉冲成分所造成的信号分解过程中的模式混叠现象,进一步提高制动意图识别的准确率和实时性,本文中提出了基于平均经验模式分解(EEMD)和熵理论的电动汽车驾驶员制动意图聚类识别法。首先,运用EEMD算法将制动踏板信号分解为IMF分量,以抑制模式混叠现象,更准确地提取制动踏板信号特征。接着,运用Shannon熵对IMF分量进行筛选,以减少特征提取的计算量。再用样本熵提取筛选后的制动踏板信号IMF分量的特征,得到不同制动意图的制动踏板信号特征向量。最后,运用聚类算法对制动意图进行识别。离线试验和实时试验的结果表明,基于EEMD和熵理论的制动意图聚类识别法比基于HHT的制动意图识别法具有更高的识别准确率和更好的实时性。     

基于双层隐式马尔科夫模型的驾驶意图辨识

构建了一种双层隐式马尔科夫模型结构,用于实时辨识驾驶员复合工况下的驾驶意图,并在驾驶模拟器上对坡道起步、紧急避障和弯道制动等复合工况进行了验证。结果表明,该模型可准确、高效地辨识各个单一和复合工况下的驾驶意图,为线控汽车的集成控制奠定基础,提高线控汽车的安全性和减轻驾驶员负担。     

基于Hilbert-Huang变换的制动意图聚类识别EI北大核心CSCD

为了进一步提高电动汽车再生制动系统对驾驶员制动意图的识别准确率,从而使电动汽车能在制动的过程中回收更多的能量,提出了基于Hilbert-Huang变换(HHT)的电动汽车制动意图聚类识别方法。建立了HHT的数学模型,基于HHT在时频域中进一步探寻中等制动和平缓制动两种制动意图下制动踏板行程信号的特征。建立了制动踏板行程信号特征提取模型,运用Hilbert局部边际能量谱得到局部特征能量,从而对信号特征进行提取,获取信号的特征向量。建立基于模糊C均值聚类算法的制动意图识别模型,并分别进行了离线实验和实时实验。结果表明所提出的基于HHT的制动意图模糊C均值聚类识别方法能更好地分辨中等制动和平缓制动意图,提高了识别准确率,并具有较好的实时性。     

基于长短期记忆网络的换道意图识别方法

准确识别周围车辆的换道意图将有助于自动驾驶系统决策,从而提升安全性和舒适性。提出一种基于长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）网络的换道意图识别方法,能够较为准确地识别周围车辆的换道意图。该方法先通过构造收益函数来描述目标车辆（被预测的车辆）与其邻域车辆之间的交互关系,得到目标车辆左换道、右换道和车道保持的收益值,并将该收益值作为交互特征输入到意图识别网络;在意图识别网络中,引入注意力机制,通过网络自学习得到的权重对LSTM层各个时刻的输出加权求和,能够对编码信息进行有效利用,提高换道意图的识别性能;由于车辆的换道意图存在较强的前后依赖性,引入条件随机场（Conditional Random Field,CRF）,采用意图转移特征函数对各个时刻换道意图进行联合建模,并构建负对数似然损失函数作为整个网络的损失。为了验证所提方法的有效性,基于NGSIM数据集训练并评估模型。结果表明：所提方法对换道意图识别的准确率、宏观F1分数、测试集损失分别为0.916 4、0.874 6和0.168 3,均优于支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和LSTM模型。同时,所提模型对左换道和右换道的平均换道提前识别时间分别为3.08、2.33 s,综合换道提前识别时间为2.81 s,优于基线模型,能够为主车的决策提供充足的冗余时间。通过消融分析可知,引入的交互作用模块、注意力机制和条件随机场对准确率的贡献分别为0.012 2、0.004 3和0.011 0,印证了相关模块的有效性。最后由场景验证的案例可以得出,所提方法在准确率、稳定性和换道提前识别时间等指标上优于对比模型。     

一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法

研发智能交通系统(ITS)是目前世界上各个国家交通运输领域技术发展的热点之一.而交通状态的有效分类和识别是ITS中主要子系统和重要功能之一.针对传统提取交通参数方法在拥堵状态下准确率偏低的情况,文中提出一种基于视频序列的城市快速路交通状态分类方法.定义并从视频序列中获取时空线序列符,该时空信息存在大量的数据冗余,因此通过主成分分析方法(PCA)进行降维与特征提取;通过主观评价方式,选取畅通和拥堵交通状态下样本输入支持向量机(SVM),根据实验仿真结果选择高斯径向基核函数作为核函数来解决特征数据非线性的问题,并通过参数调优构建出交通状态二分类的最优模型.实验表明,时空线序列符和主成分分析的方法可以很好地应用于交通状态分类当中.      

重型载货汽车气压制动系统危险状态识别

针对重型载货汽车因气压制动系统发生管路破裂、机械故障或热衰退导致制动效能下降且不易察觉从而引发严重交通事故的问题，提出基于主成分分析降维（PCA降维）和马尔可夫模型的气压制动系统危险状态识别方法。考虑到三轴载货汽车双回路制动系统的结构复杂性以及制动过程制动踏板动作、系统压力建立和实现车辆减速具有明显的时序性特点，首先采用PCA降维的方法对系统状态进行辨识；然后运用驾驶人制动意图与制动系统响应的双层隐形马尔可夫模型对系统状态进行识别。受驾驶人习惯影响制动踏板作用瞬间辨识度低，采用混合高斯聚类法提取不同制动意图时制动保持阶段数据建立制动意图识别模型和系统响应识别模型，通过二者匹配程度判定系统状态。最后，分别依据实车试验数据对模型进行离线训练和在线辨识验证。试验结果表明：系统正常状态下，基于PCA降维和马尔可夫模型相结合的识别方法能够准确、有效地识别制动系统状态；制动管路断开压力降低状态下，PCA降维方法能够及时有效识别其危险状态。     

一种基于驾驶员生理信号的非接触式驾驶疲劳检测技术

本文中基于驾驶员的生理信号提出一种非接触便携式的驾驶疲劳检测技术。首先通过传感器采集到汽车行驶过程中驾驶员的股二头肌的生理信号,经快速独立成分分析分离出肌电信号和心电信号,并采用经验模态分解进行去噪。接着在此基础上,提取出肌电信号复杂度、心电信号复杂度和心电信号样本熵3个特征参数。综合这3个特征参数能明显区分驾驶员的正常和疲劳两种状态。最后采用主成分分析法将特征参数进行降维,获得了2个能有效表征疲劳状态的主成分,以此为自变量建立了判定驾驶疲劳的数学模型。经验证,该模型能较准确地判别驾驶员在驾驶过程中的正常和疲劳状态,准确率达90%以上。     

基于SOM神经网络的多工况驾驶风格识别

不同的驾驶员对车辆的各项性能可能有个性化地要求,因此有必要对驾驶风格的分类与识别问题进行研究.首先在驾驶模拟器上采集不同驾驶员在多工况下的数据,利用主成分分析法选取驾驶员在各个工况下的特征参数,SOM神经网络分别对起步、加速及制动工况下的驾驶数据进行了聚类分析,然后以驾驶风格聚类分析结果为基础,建立了基于SOM神经网络...     

基于车辆行驶数据的驾驶风格识别

车辆驾驶员驾驶风格对于汽车的燃油经济性和行驶安全性有重要的影响。文章就基于车辆行驶数据在驾驶风格识别方面的研究进行综述,首先介绍了驾驶员驾驶风格识别的基本流程,接着论述不同学者在驾驶风格识别方面使用的算法模型,包括支持向量机（SVM）算法、反向传播（BP）神经网络算法、随机森林模型算法,然后基于实际车辆行驶数据,利用不同驾驶风格识别模型对其进行实现分析,最后对驾驶员驾驶风格识别的研究工作进行了展望。     

驾驶员状态监督硬件在环试验研究

驾驶员状态对于机动车行车安全有着决定性的影响。针对驾驶员操控车辆行驶过程中的行为状态检测问题,通过基于高斯混合-隐马尔可夫模型的驾驶员状态监督方法对驾驶员状态监督模型的检测结果进行评估,分析其状态识别准确率和接受者操作特性曲线;搭建了驾驶员在环实时仿真硬件平台,并在该硬件在环平台开展硬件在环试验,进一步验证所建模型。结果表明:搭建的硬件在环平台可以进行驾驶员状态监督试验验证,有助于智能汽车驾驶安全性验证。     

自动变速汽车智能换档控制系统研究

通过对传统换档规律弊端的分析,对驾驶员意图识别和行驶环境识别的研究,提出了基于驾驶员意图识别和行驶环境识别的智能换档控制系统。该系统能较好地解决传统换档规律中的问题,使汽车具有更好的动力性、经济性和乘坐舒适性。     

基于灰色关联和模糊理论的双离合变速器车辆起步品质评价

针对目前双离合变速器（DCT）车辆起步评价以驾驶员主观评价为主，主观性过强导致评价不准确的问题，基于灰色关联分析法和模糊综合评价法建立了DCT车辆起步品质评价体系。考虑动力性、舒适性和经济性，选取起步响应延迟时间、起步加速时间、起步加速度峰值、发动机转速波动以及冲击度作为评价指标；使用变异系数法计算了各指标的客观权重，并基于灰色关联分析法明确了各指标与起步品质的关联度排序，验证了权重计算结果的准确性与可靠性；最后，基于模糊综合评价法建立起步品质评价模型并进行客观评分，使DCT车辆的起步品质评价更加客观真实。     

基于行程时间的人车特征动态辨识方法CSCD

实现对驾驶倾向性、汽车类型的动态识别对构建以人为中心的汽车安全驾驶辅助系统具有重要意义。本文以驾驶员隐私保护为基础,利用车载全球定位系统(GPS)捕获的行程时间,建立基于Bayes决策树的人车特征动态辨识模型,识别汽车不同类型及其驾驶员倾向性。通过设计实车和虚拟驾驶实验分别验证在不同渗透率条件下的人车特征辨识效果,验证结果表明,本文建立的人车特征辨识模型准确率在80%以上,明显优于传统决策树模型;通过设计仿真实验验证了考虑驾驶倾向性的微观仿真和实际情况具有较好相合性,仿真验证结果间接证明本文研究成果的合理性。     

基于S-method时频分析的制动意图识别方法

为了提高电动汽车制动能量回收效率,不可避免需要增加制动意图判断的准确率,提出了基于S-method时频分析的制动意图识别方法。鉴于S-method处理非平稳信号兼顾算法响应时间和时频分辨率的优点,通过建立S-method时频模型的基础上,运用奇异值分解方法提取特征值。最后,运用聚类算法识别驾驶员制动意图。实验结果表明,该方法能实时有效识别中等制动和平缓制动。     

汽车语控智能电器系统

提出一种语音控制汽车智能电器系统的总体结构框架,包括语音识别和驾驶员意图识别的运算平台及汽车智能电器系统。在车载环境下,利用规范模式和有限状态机理论对驾驶员的自然语言进行分析,达到意图识别和语音控制的目的。引入抗干扰设计方法后系统对驾驶员意图识别的正确率有明显提高。最后通过试验系统验证了利用驾驶员语言进行汽车电器控制的可行性。     

双离合器自动变速器控制品质评价指标分析

根据双离合器式自动变速器车辆的不同行驶工况,从控制的角度出发,将控制品质评价指标细分为起步品质和换挡品质的评价指标。基于MATLAB/Simulink搭建了某DCT样车整车模型,包括发动机、双离合器与操纵装置、变速器与同步器、负载、整车动力学、控制器和驾驶员等子模型,并设计了控制品质客观评价系统,研究各个评价指标与控制品质的映射关系。采用层次分析法确定控制品质评价指标权值,通过整车系统模型与评价系统的联合仿真,确定了控制目标,即各个评价指标的控制期望区间,为下一步优化DCT的控制策略、控制算法提供了优化目标,得到了能够保证DCT起步品质和换挡品质的控制期望值,为整车控制策略和控制算法优化提供了参考。     

CVT电液控制系统测试研究

正CVT(无级变速器)应用于汽车上,能够在很大程度上改善汽车的燃油经济性,并且降低排放污染。汽车上普遍采用的是金属带式CVT。CVT研发的关键在于:首先是起步离合器控制,按照驾驶员的操纵行为,能够在各种工况下使车辆平稳起步,且冲击较小;其次是速比控制,使得发动机在各个工况下始都