一种实时条件下的驾驶行为特性识别模型

发布时间：2018-12-15 04:21

【摘要】：为了构建可用的实时交通安全预警系统,提出了一种具有2层结构的驾驶行为特性实时识别模型。为减少驾驶员所受外部因素的影响的种类,将驾驶员和车辆视作一个整体并将其考虑为一个黑箱系统。识别模型的第1层是在Newell跟驰模型的基础之上,结合车辆启停前后的迟滞现象,构建出的Newell修正模型。其输出是能够表征驾驶行为特性的3个参数。第2层模型则是以上一层模型输出为输入的较为成熟的聚类模型,并直接输出车辆的驾驶行为特性类别。为实时交通安全预警系统的构建打下基础。
[Abstract]:In order to construct a feasible real-time traffic safety early warning system, a real-time identification model of driving behavior characteristics with a two-layer structure is proposed. To reduce the types of drivers affected by external factors, drivers and vehicles are considered as a whole and considered as a black box system. The first layer of the recognition model is based on the Newell car-following model, combined with the hysteresis of the vehicle before and after starting and stopping, a modified Newell model is constructed. The output is three parameters that can characterize driving behavior. The second layer model is a more mature clustering model with the output of the above layer model as the input, and directly outputs the driving behavior characteristic category of the vehicle. It lays a foundation for the construction of real-time traffic safety early warning system.
【作者单位】： 北京理工大学机械与车辆学院;北京北方车辆集团有限公司;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20121101110017)
【分类号】：U495

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本文编号：2379962