糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用

针对驾驶员开车行为的特点 ,利用系统模糊决策理论建立了多个描述驾驶员根据前方道路信息和自身考虑进行预期轨迹决策的模糊评价指标及其隶属函数 ,并仿真计算了驾驶员在不同道路环境下的轨迹决策行为 .     

倒计时信号交叉口处的驾驶员行为决策

从驾驶员心理角度出发, 分析驾驶员在交叉口处的决策过程.综合驾驶员行为的影响因素, 在对交叉口数据采集和分析的基础上,运用Logistic模型建立了倒计时信号交叉口行为决策模型,并与无倒计时信号交叉口处驾驶员的行为决策进行了比较,最后对影响决策的因素进行了敏感性分析.分析结果表明：倒计时信号显示时间对驾驶员的行为决策存在着显著影响.为城市交通管理者改进倒计时显示屏的设计设置以及在交叉口处采取相应的措施,改善交叉口安全性提供了参考.     

驾驶员状态模型研究

驾驶行为研究对新型车辆研发和提高交通系统智能性、安全性具有重要意义,建模与仿真技术是驾驶行为研究的主要方法。为提高驾驶行为建模与仿真的可信度,根据认知科学的研究成果,提出了基于驾驶员状态的驾驶行为模型。选择的驾驶员状态变量包括:视觉特性、注意力、疲劳程度、决策效率、风险态度和操纵时延。在驾驶行为机制的基础上,分析了影响驾驶员状态的外部环境和内部因素。根据已有的驾驶模拟器操纵数据和驾驶员生理心理数据,使用BP神经网络标定驾驶员状态模型中的参数,建立了驾驶员状态模型。通过仿真实验,验证了驾驶员状态模型的可信性,使驾驶行为模型的输出更加真实。     

基于决策树的驾驶行为决策机制研究

驾驶决策过程中,驾驶行为常受到人、车、路、环境等多源信息的刺激和影响。由于信息处理能力有限,驾驶员对多源信息无法同时实现知识获取与表示,以致有时不能准确、快速地进行驾驶决策,易引发交通事故。文章利用决策树能融知识表示与获取于一身的优点,将决策树用于不同驾驶行为决策机制的研究,以实现对驾驶员行为的模拟再现。仿真结果表明,用决策树构建的驾驶决策识别模型有较高的推理速度,能实时、准确地识别当前的驾驶行为和预测下一时刻的驾驶决策,为智能车辆中自动驾驶系统的仿真和实现提供了理论指导和可行性依据。     

支持定量化决策行为研究的一种个性分析方法

如何在定量化的人的决策行为研究中合理的建模个性与决策行为的相互影响关系,已成为国内外人的决策行为研究、特别是人的决策行为建模研究的重要内容之一,而心理学个性研究方法,为此项研究提供一个很好的起点.基于心理学NEO-PI-R个性分析方法,运用模糊集合理论构建了一种定量化的个性模糊分析方法;在此基础上,并就应用这种定量化的个性模糊分析方法建模个性与决策行为之间相互影响关系的实现方法进行了初步探讨.     

基于“人-车-路”协同的复杂公路/赛道行驶轨迹决策模型

在真实的公路行驶中,驾驶人需要在明显富余的可使用路面宽度内决策出期望轨迹,因此轨迹决策模型是构建完整驾驶人模型不可或缺的一个组成部分. 该文提供了适于山区复杂公路行驶场合的轨迹决策方案. 首先,提出了“前视断面选点”的计算策略;然后,针对公路上的典型驾驶习惯建立了轨迹长度最短、曲率和最小、曲率变化率最小、轨迹居中4个目标函数;接下来,根据实际的公路行驶特点,设置了道路边界、障碍物避绕、侧向稳定性以及弯道通过性等4个约束条件;之后,参考真实驾驶人的决策过程,设计了能够解决任意里程任意复杂公路轨迹决策的滚动时域算法. 最后,文末给出了复杂公路和赛道的仿真实例,结果表明优化得到的轨迹曲线符合事先预期的效果,并与日常行车中观察到的轨迹非常一致,验证了模型的可靠性.     

驾驶员行为的Kuipers定性仿真算法

定性推理的目标就是寻求一种计算理论来模拟人处理定性知识的方法。驾驶过程就是驾驶员把通过其五官和其它渠道获得的道路信息和汽车的有关运动状态等定性信息传递到大脑加工后反馈给手脚执行操纵的过程。由于传统的数字仿真是建立在精确系统数学模型基础上的仿真,因此,使用传统的数字仿真技术模拟驾驶员的驾驶过程是困难的。本文依据Kuipers的定性仿真方法对熟练驾驶员和刚学会开车的驾驶员,在具有不同曲率半径和路面情况的一段道路上所做出的车速选择做了定性推理,给出了两类不同驾驶员驾车行为的定性状态描绘图和相应的车速曲线变化图。     

智能车辆自动超车控制仿真研究

为了真实地模拟驾驶员的超车行为,以智能车辆自动超车行为作为研究的对象,提出了动态目标位置概念,并采用三次样条曲线作为智能车辆自动超车的路径拟合曲线.以模糊逻辑为控制策略,以T-S模糊模型为控制结构,以自适应神经网络为隶属度函数的参数调整手段,设计出一种智能车辆控制器,并通过simulink仿真实现.仿真结果表明:该研究是正确、可行的,较为理想地模拟实际交通环境中车辆超车的行为特性.     

自动膜片弹簧离合器的模糊-PID控制

自动离合器的起步接合过程控制是电控机械式自动变速器(AMT)开发难点的所在,其对汽车纵向驾驶的舒适性和燃料经济性都有较大影响,文中通过对熟练驾驶员驾驶过程的分析,拟合并优化离合器起步结合过程曲线,提出了改进的模糊-PID控制策略.并采用MATLAB/Simulink仿真软件建立自动离合器模糊-PID控制系统仿真模型,模拟结果显示与常规模糊控制、PID控制相比,所提出的控制策略在控制系统运动追踪特定轨迹时具有鲁棒性和实时性的特点.     

黄灯期间信号交叉口的驾驶员行为

交叉口安全评价、信号方案设计等工作中必须考虑黄灯期间驾驶员的行为特性,为此需要构建合理的驾驶员行为模型。针对黄灯期间信号交叉口的驾驶员行为模型进行研究,利用视频采集驾驶员在黄灯期间的行为数据,经数据预处理后,考虑黄灯启亮时刻车辆位置、车速两个因素,运用Logistic回归构建了驾驶员行为模型,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)等检验了模型的准确性。     

具有弹性需求收费道路的定价策略分析

目前收费道路在我国比较普遍，而收费道路上影响车辆通行需求的一个很重要的因素是其收费定价，作为收费道路的经营者，必须考虑出行者对道路定价的反应，因为道路定价对出行者的出行需求和路径选择都会产生重要的影响，文章考虑存在并行收费道路的情况下，不同经营者之间在竞争和合作的情形下的最优决策机理和定价策略。     

陆地车辆的磁流变半主动悬架模糊集成控制

分析了陆地车辆的磁流变半主动悬架系统的组成及其系统动力学模型。以平顺性、行驶稳定性与运动姿态控制为目标，讨论了半主动悬架的控制机理。提出了一种基于频率过滤、模糊控制和姿态误差增益控制的半主动悬架集成控制策略。设计的控制系统由外环和内环组成，外环系统设计机械系统的反馈理想阻尼力，内环系统实时计算电流驱动器的控制信号。磁流变减振器根据控制电流信号实时地产生阻尼力实现车辆控制目标。仿真结果表明，所设计的系统控制策略是有效的，同时也表明通过主动改变减振器阻尼力可以实现陆地车辆的性能控制。     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

一种决策知识表示和进行模糊决策的新方法——模糊决策表

集中于决策表方法的几个方面，以（确定的）决策表形式为基础对其进行模糊扩展，以便于处理不精确和不确定的决策情形。因此，确定的决策表可以作为一种特例，定义了模糊决策表其模糊性包含在条件及行动中，进而在模糊决策表范围内引入了完备性的概念。     

模糊综合评判法在风险分析中的应用

介绍了模糊综合评判模型以及模糊综合评判向量的常用计算类型 ,并探讨了模糊综合评判法在风险分析中的应用。在风险决策分析中 ,用风险因素分析法只能得到备选方案的一个风险值。如果在该方法中应用模糊综合评判 ,增加对风险的模糊评语 ,则可以得到备选方案风险程度的综合评判 ,从而为风险决策分析提供更多的决策信息。给出了模糊综合评判法在风险决策分析中的具体应用步骤。作为例子 ,建立了炮兵武器装备研制规划方案的风险决策分析模型。     

基于梯形隶属函数的区间数模糊评价方法

用区间数表征事物特征更符合科学的严谨性,模糊理论在研究和解决模糊性问题方面有其独特的优势.在经典模糊理论和已有区间数的研究成果基础上,结合聚类的思想把隶属函数的研究在区间数上作了拓展,以梯形隶属函数为例,构建了隶属函数值,并对隶属函数值也是区间数这更一般形式模糊聚类的原理作了研究.事实上公路网综合水平的内涵和外延是不清晰的,是一个模糊系统,根据公路网的现状及可比较的原则,将构建的基于区间数的梯形隶属函数用于公路网综合水平评价,结果表明了评价的合理性.     

考虑决策者给出参照点的风险型#br# 模糊多属性决策方法

针对考虑决策者给出参照点情形的风险型模糊多属性决策问题，给出了基于累积前景理论的决策方法。首先给出了一种基于模糊结构元的模糊数排序方法；然后，将模糊决策信息转化为一种由模糊结构元表示的信息；进一步地，考虑决策者的心理行为因素并依据累积前景理论将不同自然状态下所对应的由模糊结构元表示的益损值转化为模糊前景价值；在此基础上，通过计算每个方案的综合模糊累积前景值并运用基于模糊结构元的模糊数排序方法对其进行排序，从而得到方案排序结果。最后，通过一个算例分析验证了该方法的可行性及有效性。     

基于AI的农村公路养护管理评价方法研究

综合考虑影响农村公路养护管理的各要素, 采用层次分析方法, 建立了包含目标层、准则层、 指标层的农村公路养护管理评价三级指标体系. 针对综合评价中知识学习积累问题, 研究了基于人工智能的模糊神经网络方 法在农村公路养护管理评价中的应用. 结合模糊理论和神经网络方法, 采用模块化设计思想初步建立了农村公路养护管理评价 的结构模型, 在评估系统中嵌入专家知识, 采用模糊理论对评价指标进行模糊化处理, 再利用多层神经网络进行数值分析, 最后将结果反模糊化, 实现对农村公路养护管理系统的综合评价. 同时通过实例说明了系统学习、系统评价的过程, 实例验证了所建模糊神经网络模型的可行性与有效性.     

基于满意度最大的群决策方法

在群决策的过程中，由于决策者的知识水平、背景和主观偏好不同，他们对方案或因素所给的信息判断矩阵也就不同，本文主要针对模糊偏好关系和1～9标度判断矩阵信息，先构造个体满意度函数，然后给出一种合成两类偏好信息的多目标线性规划模型。该方法具有易操作、计算简单的特点，最后的实例验证了本方法的可行性及有效性。