多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91％以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取

对多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取进行研究,有利于准确推演驾驶人意图,对汽车辅助(自动)驾驶系统、特别是其主动安全预警子系统构建也具有十分重要的意义.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,运用粗糙集理论,进行基于最小信息熵的连续属性离散化和基于启发式贪心算法的属性约简,提取不同态势下驾驶倾向性类型特征向量.实验验证表明,文中提取的多车道复杂车辆编组关系下汽车驾驶倾向性动态特征向量是科学合理的,能够准确反映驾驶人倾向性.研究结果可为建立多车道复杂环境下驾驶倾向性动态辨识模型提供理论依据.     

线控汽车驾驶员特性辨识算法的研究

线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度,控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中,进行人性化设计,变"人适应车"为"车适应人",最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统,以转向行为为例,对驾驶员特性进行分类,并采用神经网络方法建立了辨识模型,在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明,所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度,能对驾驶员特性进行预测,方法可行。     

基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法

为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法.基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储.通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主...     

基于层次分析法的驾驶员驾驶倾向性研究

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。     

人-车-路闭环系统驾驶员模型参数辨识

基于在驾驶模拟器上进行的人－车－路闭环系统仿真试验，使用全局演化局部寻优的辨识算法，对驾驶员模型进行参数辨识。通过大量的实际驾驶人员的试验数据，辨识出各种水平的驾驶员模型参数，为改进智能车控制系统的设计提供了依据。利用辨识得到的驾驶员模型和车辆模型进行了人－车－路闭环系统的双移线与蛇行线仿真，仿真结果与试验数据具有很好的一致性。     

基于驾驶意图模糊识别的PHEV输出转矩控制的研究

为使插电式混合动力汽车输出转矩充分符合驾驶员的驾驶意图,提出了一种模糊控制方法,并在Matlab/Simulink中建立了仿真模型.通过反模糊化,将设计的模糊控制规则转化成模糊控制查询表,移植到整车控制器中进行实车试验.仿真和试验结果表明,此控制系统能更好地辨识驾驶员的驾驶意图,车辆可平稳地逼近目标速度,达到了控制目的.     

基于多分类监督学习的驾驶风格特征指标筛选

交通事故与驾驶风格具有强烈的相关性,而驾驶风格的直观体现是驾驶行为.为深入分析驾驶行为与驾驶风格的关联性,探索不同驾驶风格群体之间的差异,筛选驾驶风格分类与识别影响因素,建立驾驶风格识别模型并验证有效性.依托车联网实验数据,利用K-means++算法对驾驶员样本数据集进行驾驶风格聚类,设计支持向量机-递归特征消除(SV...     

汽车跟车预警仿真及评价研究

为了提高高速公路汽车跟车行驶的安全性,从驾驶员特性、汽车特性、道路特性及交通流特性的角度,以经典的牛顿力学理论为依据,充分考虑制动前驾驶员的反应时间,分别建立了9种状态下的临界安全车距模型、基本安全车距模型和充分安全车距模型.在此基础之上,建立了驾驶员跟车行驶安全度评价模型,并利用驾驶模拟系统,对追尾预警模型及驾驶员跟车行驶安全性评价模型应用于仿真平台的有效性进行了验证.驾驶模拟实验结果表明,预警模型有效、可靠,可用于驾驶员跟车安全性检验,为提高驾驶员高速跟车行驶的安全性及速度控制提供了理论依据.     

不同微观驾驶行为对基本路段交通流运行特征的影响

为了提高道路服务水平,减少道路交通事故,改善车辆设计,开发车载安全装置通过驾驶模拟器和交通仿真相结合的方法,深入探讨个体驾驶行为交通流特征的影响.首先,选取反映驾驶员特征的静态驾驶适性和动态驾驶适性2类指标,通过因子分析、主成份分析及聚类分析方法对驾驶行为特征进行提取,构建不同类型的驾驶行为特征分类.其次,利用驾驶模拟器采集到的实验数据,对不同类型驾驶行为的仿真模型参数进行校准.最后,通过交通仿真技术对不同类型的驾驶行为下交通流特征研究,主要集中在不同车道位置、不同行为下的交通流特征差异.研究结果表明,激进的驾驶行为仿真产生的最大交通量(2200 pcu/h)中等驾驶行为(1800 pcu/h)保守驾驶行为(1700 pcu/h),但激进驾驶行为下的交通流较其他行为显得更加不稳定.因此,提高道路安全水平,需针对呈现此类驾驶行为特征的驾驶员进行重点教育及培训.     

基于自动驾驶汽车稳定性的聚类辨识模型设计

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。     

汽车驾驶摸拟器研究现状与未来展望

汽车驾驶模拟器是一种能正确模拟汽车驾驶动作,并能在主要性能上获得与实车驾驶相同感觉的仿真设备.按用途不同,可分为训练型汽车驾驶模拟器和开发型汽车驾驶模拟器.训练型模拟器可以初步完成对新驾驶员的训练;开发型模拟器能对人-车-环境系统进行研究,从而验证事故的发生原因,预防车辆事故的发生,为汽车工程设计提供帮助.     

基于模糊推理的驾驶员意图识别研究

对驾驶员换档操作进行了动力学分析,定义了平直道路匀速行驶的平衡节气门开度和相对节气门开度,研究了典型工况下驾驶员操作特征,将平直道路行驶时的驾驶员意图分为相互关联的五类,并在此基础上提出了将驾驶环境和驾驶员操作相统一的识别方法。根据相应的实车实验数据和经验收集,制定了模糊推理的规则库,建立了多输入单输出的模糊推理模型。对实车实验数据进行了离线识别验证,能够比较准确完整的识别驾驶员意图。     

汽车驾驶模拟器研究现状与未来展望

汽车驾驶模拟器是一种能正确模拟汽车驾驶动作，并能在主要性能上获得与实车驾驶相同感觉的仿真设备。按用途不同，可分为训练型汽车驾驶模拟器和开发型汽车驾驶模拟器。训练型模拟器可以初步完成对新驾驶员的训练；开发型模拟器能对人一车一环境系统进行研究，从而验证事故的发生原因，预防车辆事故的发生，为汽车工程设计提供帮助。     

汽车ESP硬件与驾驶员在回路仿真试验台的开发与应用

利用汽车驾驶模拟器技术和硬件在回路仿真技术,建立了汽车电子稳定性系统(ESP)硬件与驾驶员在回路仿真试验台。利用该试验台进行了包含ESP执行硬件和驾驶员的“人车环境”闭环仿真,验证了试验台的基本功能。该试验台为汽车ESP的开发提供了一个功能比较完备的快速开发平台。     

燃料电池汽车正向建模及人车闭环仿真

应用Matlab/Simulink建立了燃料电池汽车正向模型,描述了从人车控制界面的车辆动力控制部件开始,控制机械转矩发生装置产生转矩,沿转矩传递路线直至车轮使车辆前进的过程;而速度跟踪的纵向驾驶员模型,描述了驾驶员驾驶车辆按给定目标速度行驶的模型.对车辆正向模型与纵向驾驶员模型组成的人车闭环模型进行仿真与试验数据对比表明,该模型准确性高.可对任意给定的循环工况进行仿真.     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

无信控交叉口环境下考虑驾驶员误差的集中式轨迹规划

针对混合交通中人类驾驶汽车引起的碰撞隐患，提出一种考虑驾驶员误差的无信控交叉口集中式轨迹规划方法。首先，以最优控制框架设计了多车协同轨迹规划方法，以运动时间、燃油经济性和行车延误建立复合优化目标。其次，通过实车试验采集不同驾驶员的操作数据集，建立加速度误差的马尔科夫链误差转移概率矩阵。最后，基于车辆碰撞估计结果对可能发生事故情况进行重规划计算，并在不同自动驾驶市场渗透率工况下进行仿真验证。仿真结果表明，碰撞发生率和平均重规划次数与渗透率负相关。采用重规划方法后交叉口内的规划成功率可达90%以上，且燃油经济性等交通指标得到改善。     

基于危险性的汽车ACC切车场景设计研究

针对汽车自适应巡航控制系统功能测试需求，基于曝光度及危险性分析设计ACC切车场景。基于自然驾驶数据，通过对切车工况数据特征进行分析，提取切车工况，并基于先验的智能驾驶模型、最优化方法和扫描线种子填充算法设计了关键切车场景。基于场景仿真软件完成了关键切车场景的构建及对ACC功能模块的仿真验证，并进行了危险切车场景仿真分析。结果表明基于考量场景曝光度及危险性的自然驾驶关键切车场景提取与设计方法，可有效设计开发汽车自适应巡航控制系统典型测试场景。     

基于驾驶员行为特性的驾驶技能评价指标研究

汽车行驶的过程是人、车、路三者之间相互影响的过程,是由驾驶员操纵有关机械装置来实现的.本文从研究驾驶员行为特性入手,提出以车辆控制能力和感知能力作为驾驶员技能评判的指标,建立驾驶员技能评判模型,为数字化驾驶训练提供理论基础.