基于相空间重构的驾驶风格定量评估.pdf

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1、第38卷第3期仪器仪表学报Vol38No32017年3月ChineseJournalofScientificInstrumentMar.2017基于相空间重构的驾驶风格定量评估11221胡杰,许力,孟武强,刘慧,孟?(1浙江大学电气工程学院杭州310027;2福特汽车工程研究(南京)有限公司南京211100)摘要:驾驶风格评价是智能交通领域的重要研究课题,一般采用频域或时域的分析方法对其进行定性的分类和识别,缺乏客观定量的评价体系。提出一种基于相空间重构的驾驶风格定量分析方法。首先,采用汽车测试数据和局部性神经网络建立个性化的驾驶员模型

2、;然后,将个性化驾驶员模型应用于标准驾驶周期测试工况的速度跟随试验,以实现驾驶行为的标准化;最后,对标准化驾驶行为进行相空间重构,提出一种基于关联维数的驾驶风格指数,用于定量评估驾驶的激进程度,并应用于驾驶员风格的识别,仿真结果验证了所提方法的有效性。关键词:驾驶风格;驾驶行为;相空间重构;关联维数中图分类号:U471.3TH89文献标识码:A国家标准学科分类代码:580.20Quantitativeevaluationofdrivingstylebasedonphasespacereconstruction11221HuJie,XuLi,M

3、engWuqiang,LiuHui,MengJun(1.CollegeofElectricalEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China;2.FordMotorResearchandEngineering(Nanjing)Co.,Ltd.,Nanjing211100,China)Abstract:Drivingstyleevaluationisanimportantresearchtopicinthefieldofintelligenttransportation,whichisus

4、uallyrecognizedandclassifiedqualitativelyusingtimeorfrequencydomainanalysismethodsandlacksobjective,quantitativeevaluationsystem.Aquantitativeanalysismethodfordrivingstyleofthedriverbasedonphasespacereconstructionisproposed.Firstly,thevehicletestdataandlocalneuralnetworkare

5、adoptedtoestablishapersonalizeddrivermodel.Secondly,thepersonalizeddrivermodelisappliedtothespeedtrackingtestinnormalizeddrivingcycletesttoachievethenormalizationofdrivingbehavior.Finally,thephasespacereconstructionofthenormalizeddrivingbehaviorisconducted,adrivingstyleinde

6、xisproposedbasedonthecorrelationdimensionandusedforquantitativelyevaluatingtheaggressivenessofthedrivingbehavior.Thedrivingstyleindexisfurtherappliedtotherecognitionofdrivingstyles.Simulationresultsverifytheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:drivingstyle;drivingbehav

7、ior;phasespacereconstruction;correlationdimension此,汽车公司通常雇佣不同风格的驾驶员在公共道路上1引言对汽车性能进行测试。另一方面,很多研究致力于驾驶风格的分类和识别,例如,一般可分为温和型、适中型、激驾驶风格是智能交通、交通安全和汽车测试领域普进型,然而,由于受主观因素的影响,分类结果一般是模遍关注的重要因素。驾驶风格主要因驾驶员个性而异,糊和粗略的。因此,对驾驶风格进行客观和定量的评估同时也受环境影响,主要表现为对加速/制动踏板的操具有重要研究意义。控。驾驶风格与交通事故和燃油经济性密切相

8、关,所谓对驾驶风格的识别已有较多研究。KedarDongarkar[1]“十次事故九次快”,而激进驾驶往往会消耗更多的燃G等人介绍了基于能耗最优化驾驶风格分类方法

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