基于实车试验的驾驶人换道行为多参数预测

针对驾驶人在换道时若出现决策失误,极易引发交通事故的问题,通过在真实交通环境中进行实车试验,采集车辆运动状态、驾驶人操作行为以及头部运动特性、周围交通环境等数据;通过对换道意图阶段和车道保持阶段数据参数的对比分析,提取能够表征驾驶人换道意图和行为的特征参数;通过建立BP神经网络模型,以不同特征参数作为输入向量对待测样本进行预测,确定最终的输入特征指标,并基于建立的BP网络模型,进行驾驶人换道行为预测。研究结果表明:换道前2s内的预测准确率为94.4%,灵敏度为93.33%,能够准确预测出93.33%的换道行为;该模型能够有效预测驾驶人的换道行为,且准确率高、时序性强。     

城市环境下无人驾驶车辆驾驶规则获取及决策算法

城市道路多源信息环境下换道行为决策是无人驾驶车辆实现实际道路行驶的关键技术之一.为提取复杂动态环境下驾驶员的换道决策规则,利用PreScan软件搭建虚拟城市道路环境,基于Simulink建立6自由度车辆动力学模型,采用粗糙集提取驾驶员换道行为决策规则.结果表明本车与当前车道车辆的相对速度维持在4~7 m/s、相邻车道空间距离在20~35 m时驾驶员就会进行换道决策.研究结果可以为无人驾驶车辆在线机器学习提供规则知识库,并为进一步深入研究换道行为不确定决策提供理论基础.      

基于Logistic模型的驾驶人换道意图识别方法

 为有效降低车道变换行为诱发事故的风险性,提出一种基于Logistic 模型的驾驶人换道意图识别方法。利用faceLAB 视觉追踪系统,通过真实环境下的实车测试,结合换道前驾驶人对后视镜的注视特性确定换道意图时窗,分析车道保持与换道意图阶段的注视特性差异,提取扫视次数、扫视幅度、水平方向视觉搜索广度、头部水平转动角度标准差等驾驶人换道意图特征指标,构建了Logistic 模型,并经效度检验后应用于对驾驶人换道意图的识别。结果显示,基于Logistic 模型的驾驶人换道意图识别方法的识别成功率达到90.24%,与基于转向灯信号的驾驶人换道意图识别方法相比,具有明显的时序及成功率方面的优势。     

基于效用理论的车辆换道交互行为及决策模型

研究分析道路交通环境下的车辆换道交互行为,客观反映车辆微观行为特性及宏观车流运行规律。通过分析车辆换道微观驾驶行为,构建Logit模型定量分析驾驶人换道行为决策过程,基于“效用理论”思想,实现驾驶人决策效用最大化。选取青岛市杭鞍快速路实际交通流为研究背景,标定模型相关参数;进一步仿真验证了分层Logit模型的准确性。研究成果可为智能网联交通环境下的车车交互、车路协同和自动驾驶系统提供理论支撑和方法依据。     

高速路换道意图参数提取及意图阶段确定

针对换道意图辨识研究中的意图表征参数选择与意图阶段确定问题,提出一种新的组合方法.在驾驶模拟器所得原始参数基础上,从参数重要度与相关性角度,使用决策树C4.5算法和皮尔逊相关性分析,最终得到以方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度组成的重要度高且互相关性低的换道意图表征参数组.在此基础上,对方向盘转角和车道偏离量的时间序列进行K-means聚类,确定驾驶人换道意图阶段,并得出意图阶段长度与平均车速近似线性相关,且左换道意图阶段长度大于右换道意图阶段长度.最后,建立连续高斯隐马尔可夫模型,在所得意图表征参数组及意图阶段数据的基础上,训练换道意图识别模型及车道保持识别模型.模型的平均离线识别准确率为90％.并可在左换道开始前1.5 s判断出驾驶人左换道意图,右换道开始前1.4 s判断出驾驶人右换道意图.研究结果表明:基于所得的意图表征参数组及意图阶段所建立的意图识别模型可有效识别驾驶人换道意图,且识别精度较高,时序性较强.该方法可为意图识别研究中意图参数选取及意图阶段确定提供参考.     

基于形变长短期记忆网络的换道意图预测

混行交通下的自动驾驶车辆需具备换道意图预测能力来保障行驶安全。为尽早预测车辆换道意图,提出一种基于形变长短期记忆(mogrifier long short-term memory, M-LSTM)网络的换道意图预测模型。首先采用S-G (Savitzky-Golay)滤波器对自然驾驶数据集NGSIM(next generation simulation)进行降噪筛选,按向左换道、向右换道、直线行驶对不同时间长度的轨迹序列标注,选取车辆运动信息与环境信息输入模型,最后采用softmax函数进行意图分类。试验结果表明,在不同预判时间下,模型准确率均高于支持向量机(support vector machine, SVM)、LSTM模型,且越接近换道点预测准确率越高,在1.0、2.5 s时预测准确率分别为93.83%与81.30%。提出的模型具有良好的准确性与预判性,能为自动驾驶车辆尽早识别换道意图提供技术支持。     

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...     

基于自然驾驶数据的高速公路出口换道决策模型

为研究高速公路出口换道行为特性,分析驾驶员换道决策机理,依托上海自然驾驶实验所采集的驾驶行为样本和车辆运行参数,采用Google Earth标定行驶路径及高速公路出口范围以筛选出口样本,并根据车道偏移参数和方向盘转角识别换道行为;以单向4车道高速公路为例,综合考虑行驶路径信息和交通流环境,基于随机效用理论,采用Binary Logit(BL)模型拟合构建换道决策模型,得到车道效用函数;基于效用函数作出高速公路出口范围内在自由流、稳定流和拥挤流水平下的分车道效用分布图,并进行同质性和异质性分析.结果表明,换道决策模型准确率达到86.21%,各变量影响均可得到合理解释;根据效用分析,出匝车辆的换道行为是出匝意愿与通行环境改善需求两方面平衡的结果,兼有强制性换道与自由性换道的行为特性,且随着交通流状态由自由流过渡到拥挤流,后者影响逐渐增强,表现为上游向左换道行为趋于活跃、下游向右换道位置接近出口.     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.     

从《敬语指针》学习敬语

2007年2月发布的《敬语指针》报告从对敬语的基本认识、敬语的构成以及敬语的具体使用等方面对敬语做出了解释说明,可以说此报告是多年来对于敬语研究做出的一份详细的总结报告。     

有关电子通过势垒的隧穿时间的研究

基于相位时间和隧穿时间的定义计算了电子穿过方形势垒的相互作用时间，在此基础上设计一个实验尝试研究电子隧穿方形势垒的相互作用时间。     

时间观的文化烙印探析

时间是环境语言中的一个重要方面,不同的文化有不同的时间观。因而不同民族的人在一起交流时,往往会因为时间观的不同而产生文化冲突,甚至文化休克现象。本文旨在通过对不同时间观的比较,来帮助人们对时间现有一个较为深入的了解,以减少跨文化交际时的文化冲突,并提出了减少冲突的措施。     

Brown运动的首出时末遇时与停留时

给出了Ｂｒｏｗｎ运动关于球的首出时与末遇时的联合分布及首出时与停留时的联合分布，并求出了这三个随机变量的均值。     

可修系统预防性维修时间的确定

提出一种针对复杂可修系统确定预防性维修时间的方法.定义寿命周期，建立工作时间和维修时间的联合密度函数.考虑系统正常运行过程中产生的收益和各种维修活动所造成的损失，应用随机变量函数的数学期望的相关理论，计算单位寿命周期内系统运行单位时间的平均收益关于预防性维修时间T的函数，以最大单位时间收益为目标对T进行优化.运用Newton迭代法确定系统的最佳预防维修时间，并计算最佳预防维修时间所对应的可靠性.通过实例具体说明所提出预防性维修时间确定方法的建模求解过程，并分析系统寿命分布参数对最佳预防性维修时间的影响.     

汉语时间属性的表达方式及其语言学价值

时间属性隐含在某个语言单位的语义成分中。特别是汉语动词体现句子纯命题意义内在的时间特征,隐含时间语义特征。连动关系是表示客观世界中发生的各桩行为间的时序关系,其句法层面发生变化与否与动词的时间属性的强弱成对应关系,从而证明了动词时间属性的语言学价值。     

电子商务安全要求及安全中的时间认证问题

论述了电子商务系统安全要求、安全中的时间认证、电子商务系统安全的三个基本要求，提出了一种加入时间量的安全认证体系，讨论了新出现的问题，及解决方法.     

计算机网络时间同步技术研究

时间是一个最基本的物理量，时间信息也是计算机网络中最重要的基础信息．计算机网络的时间同步技术已经成为人们研究的重要课题之一．本文在分析现有研究成果的基础上，介绍了用于实现计算机网络时间同步的各种技术，提出了不同应用背景下的实施方案，并给出了应用分析和结论．     

不确定系统的时滞观测器控制

分析了时滞观测器控制的基本算法,给出时滞观测器控制系统的结构。时滞观测器是利用系统过去的状态信息、状态变化的信息以及过去的激励信息来估计当前系统存在的不确定性、外部扰动。仿真结果表明,时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及所受的外部干扰。