基于一种多分类半监督学习算法 的驾驶风格分类模型

基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的特征输入.利用K-means聚类完成样本标记工作.基于有监督支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与多分类半监督学习算法(i MLCU)的原理,分别建立SVM与i MLCU驾驶风格识别模型,通过调节标记样本与未标记样本比例,对比使用不同样本比例训练的SVM和i MLCU模型的驾驶风格识别准确率.结果表明:相比于SVM,i MLCU表现出了更优异的驾驶风格识别能力,由此可知半监督i MLCU模型可以利用未标记样本提高模型对驾驶风格的识别能力.     

基于行程时间的驾驶风格贝叶斯决策树动态识别

驾驶风格是驾驶员对实际交通状况的态度和决策偏好,反映了驾驶员在车辆操作和运行期间的行为表现,驾驶员行为风格直接影响汽车安全预警系统的报警准确率.本文从汽车安全预警系统的研究角度出发,以驾驶风格为研究对象,利用GP S实时捕获的行程时间作为特征参数,建立基于贝叶斯决策树的汽车驾驶风格动态辨识模型;通过心理测试、实车实验以...     

融合驾驶风格识别的插电式混合动力汽车自适应控制策略

考虑到驾驶风格对燃油经济性的影响较大,提出了一种融合驾驶风格识别的自适应控制策略,用于插电式混合动力汽车发动机和电机之间的实时扭矩分配。 构建出两种驾驶风格识别模型,在获得驾驶风格识别模型后,考虑到对各种驾驶风格的适应性,融合识别的驾驶风格类别,提出了一种与基于自适应等效因子算法的 PI 模糊更新规则相结合的等效消耗最小化策略 (ECMS)。根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合驾驶风格识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制。将一段工况使用所指定的能量管理策略,仿真结果表明,融合驾驶风格识别的策略在燃油经济性最高提升了10.5%,汽车的HC,CO,NOx总排放最高降低了11%,,发动机,电机工作点更好的运行在最佳区域中。     

基于BP和GA_BP的疲劳驾驶检测算法对比分析

为了有效检测驾驶人疲劳驾驶状态,利用模拟驾驶器开展疲劳驾驶实验,建立2类(疲劳、正常)样本数据库;采用均值分析法提取特征参数;最终基于BP和GA_BP神经网络建立分类算法进行疲劳驾驶检测。结果显示,基于GA_BP的分类算法的识别准确率、达到设定目标的次数、均方误差和迭代步长均比基于BP的算法好;两种算法的运行时间均呈二次函数增长;但基于GA_BP的分类算法增长速度更快。这表明基于BP和GA_BP建立分类算法进行疲劳驾驶检测具有可行性,且基于GA_BP的算法识别效果更好,虽然其运行时间较长,但满足实时检测的要求。     

不同行为模型框架下的数据驱动类人驾驶模型比较

传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类,并分别进行模型构建;而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分,因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架,对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先,建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架,并根据驾驶过程中的影响因素,确定模型的输入和输出。其次,提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式：判别组合和概率组合。随后,对原始数据集进行处理筛选,构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库,分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后,将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明：在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型,其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m²,基于FNN的模型均方误差为0.470 m²。而在基于LSTM的模型中,采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾...     

车辆跟驰情景下酒后驾驶行为动态特征参数提取

酒驾是导致重大交通事故的原因之一,酒驾辨识已成为交通安全研究中的重要问题。因此,提取不同驾驶倾向性驾驶员在跟驰状态下的酒驾特征参数对实现酒驾的准确辨识有重要意义。由问卷调查确定驾驶员驾驶倾向性;通过人因工程实验、驾驶模拟实验,采集不同类型驾驶员的生理、操作行为、车辆运行、驾驶环境等动态信息;采用神经网络分类器,获得备选特征集合的分类正确率估计,运用离散粒子群算法提取不同驾驶倾向性驾驶员的酒驾特征参数。验证结果表明提取的特征参数能有效辨识不同驾驶倾向性驾驶员是否酒驾。     

基于脑机接口的自动驾驶意图研究

为了得到驾驶员在驾驶过程中的驾驶意图,通过采用理论分析与实验、仿真相结合的方法对大脑不同区域的脑电信号进行研究分析;设计模拟驾驶实验,建立脑电信号采集系统,采集驾驶人在左转、右转、直行前指定时间窗内的脑电信号;对采集的脑电信号运用小波包变换等方法进行信号分析处理、提取特征参数;建立粒子群算法的支持向量机模型和神经网络的驾驶意图识别模型;并对更高识别率的驾驶意图信号转换为相应的指令控制车辆实现自动驾驶。结果表明：粒子群优化算法的支持向量机的识别率最高达到73.53%,粒子群算法的神经网络识别模型具有更高的识别率最高可以达到92.9%。     

基于面部特征分析的疲劳驾驶检测方法

为避免疲劳驾驶,通过提取面部疲劳特征参数的方法研究了驾驶员疲劳检测技术.对SSD(single shot multi box de-tector)目标检测算法及连续自适应均值漂移跟踪算法(continuously adaptive MeanShift,CamShift)进行优化,以检测人脸区域.利用特征点定位提取面部疲劳特征参数,并基于眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time,PERCLOS)设定疲劳阈值和疲劳检测策略.在实车样本集上进行试验,结果表明:优化的人脸区域定位方法对光线变化、类肤色干扰的鲁棒性更强;所提取的疲劳特征参数能有效反映驾驶员疲劳状态,平均识别准确率达到了92.2％.改进后的算法系统在基于视觉特征的疲劳驾驶检测技术中达到了较高水平,对于预防交通安全事故具有重大意义.     

基于改进Fisher判别的起步工况驾驶风格研究

以实验采集的起步工况驾驶数据为基础,利用PCA分析筛选出驾驶员在起步工况下的风格特征参数,采用GMM聚类算法对起步工况下的驾驶数据进行分析.以驾驶风格聚类分析结果为基础建立了基于Fisher判别的驾驶风格识别方法模型,运用经典和改进Fisher判别对驾驶风格数据的测试集进行识别.结果表明,改进Fisher判别的识别正确率可达85%以上,证明了改进Fisher判别在处理驾驶风格会影响车辆的多种性能表现时有效,具有较高的准确性.      

基于颈腰部肌电及脑电信号的疲劳驾驶检测

为了有效判别驾驶员的疲劳状态,结合生物力学分析提取了驾驶过程中的颈腰部肌电信号EMG和头部脑电信号EEG,并分析其特征参数在驾驶过程中的变化规律.结果表明:颈肌样本熵、颈肌复杂度、腰肌样本熵、腰肌复杂度、脑电样本熵、脑电复杂度这6个生理信号的特征参数值都随着驾驶时间的延长而逐渐降低,通过主成分分析可实现特征参数间的合理组合.基于多元回归理论,建立了能够有效预测疲劳驾驶的数学模型.状态验证结果表明,该模型对疲劳状态判别的正确率可达95%以上.     

企业R&D投入的动力及其模型研究

促进企业加大R&D投入需要了解企业R&D的动力。从系统的角度,构建了企业R&D投入的动力模型。认为,企业R&D的动力来自内外部多个方面,其内在驱动因素有利益驱动、企业家精神和企业文化。外部因素主要有科学技术、社会需要或市场需求、市场竞争和政府政策等。在内在动力中,利益驱动是最根本的推动力。在外部动力中,市场需求是最根本的推动力。     

电解铝厂智能计划决策支持系统

介绍了一种企业智能计划决策支持系统的设计方法与实现技术。该系统具有综合信息管理、专业计划管理、和主计划决策支持系统等功能。设计过程中应用大系统控制论的“分解——协调”方法与“递阶层次”结构方案。各模块的实现是在人工智能技术和运筹学的优化技术的基础上,开发智能优化技术。设计与实现中将多级下拉菜单和“模式驱动”、“知识驱动”相结合,使解决具体问题时可用不同的驱动方式来展开和激活不同的功能模块。     

危险驾驶罪的立法完善

鉴于醉酒驾驶机动车和追逐竞驶现象日益严重并已成为危害公共交通安全的严重隐患，《中华人民共和国刑法修正案（八）》增设了危险驾驶罪，有效遏制了危险驾驶行为。但人们对危险驾驶罪构成要件的理解存在分歧，因而应当尽快出台立法解释或司法解释，细化其情节，规范执法，并拓宽危险驾驶罪的适用范围，规制毒驾、“三超”等危险驾驶行为，更好地维护公共交通安全。     

风-车-桥耦合作用下大跨桥梁驾驶模拟实验方法

为了对大跨桥梁上的行车安全进行精细化研究,基于风-车-桥耦合作用理论,计算3种风速下的桥梁振动作用,建立同时考虑侧风作用和振动作用的大跨桥梁驾驶模拟实验场景.将20名驾驶员根据驾驶经验的不同分成两组,开展驾驶模拟实验.研究结果表明:在侧风作用的后期,受到桥梁振动影响的车辆横向偏移和偏航角速度的波动比无振动情况下大.桥梁振动作用会对驾驶员产生积极的警示作用和不利的干扰作用,对经验相对欠缺的驾驶员,侧风和振动共同作用对行车安全更不利.     

浅谈汽车驾驶模拟器及其改进

当前我国人民生活水平逐步提高,汽车作为代步工具已成必然发展趋势,随之酝应而生的驾校如雨后春笋。但作为驾驶培训的有利辅助工具汽车模拟器却未得到应用,本文分析了现有驾驶模拟器功能的缺陷并根据需要提出改进之处。     

雾天环境下S型弯道驾驶行为特性

为了研究雾天环境对驾驶员在S型弯道车辆控制能力的影响,借助驾驶模拟器,选取46名驾驶员在雾天条件下进行S型路段驾驶试验。采集直线段、过渡段、曲线段的驾驶试验数据进行多变量方差和卡方检验分析能见度、驾驶经验、性别对驾驶速度、减速距离和偏离次数的影响。结果表明,能见度条件对3个阶段的车辆控制能力均有显著性影响,尤其在过渡阶段影响最为明显,驾驶员的减速距离、偏离次数均有显著性差异;专业驾驶员相对于非专业驾驶员在曲线通过过程中更倾向于谨慎型驾驶风格;女性驾驶员在曲线驾驶中车辆控制能力明显低于男性驾驶员,且非专业女驾驶员在曲线驾驶中是最容易受伤害的群体。     

驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素研究

对驾驶人员风险驾驶行为的结构进行分析,同时研究影响风险驾驶行为的因素以及驾驶行为和交通事故的关系。用探索性因素分析对驾驶行为问卷进行分析,得到4个因素:一般性违规、攻击性违规、无害性失误和危险性失误。还研究了驾驶经验、人格、驾驶态度、以及驾驶技术与驾驶行为的关系。     

驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素研究

对驾驶人员风险驾驶行为的结构进行分析,同时研究影响风险驾驶行为的因素以及驾驶行为和交通事故的关系。用探索性因素分析对驾驶行为问卷进行分析,得到4个因素：一般性违规、攻击性违规、无害性失误和危险性失误。还研究了驾驶经验、人格、驾驶态度、以及驾驶技术与驾驶行为的关系。     

提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法

驾驶注意力是影响驾驶安全性的重要因素之一,但驾驶注意力的训练由于存在高危险性很难开展.针对此问题,本文提出了一种虚拟现实平台下的提高驾驶注意力的个性化训练方案生成方法,该方法借助虚拟现实头盔的眼动跟踪技术,采集用户的注意力习惯特性,针对用户的习惯特性,自动优化生成个性化驾驶训练方案.在实验中,用户可以在已生成的训练方案中进行个性化驾驶注意力训练,并进行训练后的水平评估,通过对比训练前与训练后的效果评价本文提出的方法,实验结果表明,该方法可有效提升用户的驾驶注意力水平,并且优于传统训练方法.      

自然驾驶状态下使用手机对驾驶控制行为的影响

研究基于上海市自然驾驶项目,共计提取了296个驾驶人使用手机的行为样本,并基于动态时窗构建了表征驾驶人控制行为的特征指标,针对使用手机的5种操作行为:拨打、接听、通话、挂断和查看信息,分别分析了各操作过程中驾驶人纵向、横向控制活动的强弱情况,执行控制操作的灵敏程度以及车辆控制状态的稳定性.研究表明驾驶过程中使用手机的部分操作会导致驾驶人控制活动有所减弱,控制操作更加迟缓,且大多数分心操作对纵向控制稳定性产生了显著影响.这些发现有助于更好地了解驾驶人使用手机时的自然行为变化,为交通安全管控提供指引.