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网联环境下基于精简车头时距特性的驾驶风格分类.docx
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网联环境下基于精简车头时距特性的驾驶风格分类.docx
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0. 引言
驾驶人风格存在差异,体现在驾驶操作的差异化。早在上世纪 90 年代,就有学者对
驾驶风格开展了研究
[1]
,并将驾驶风格定义为驾驶人在驾驶车辆过程中的驾驶行为习惯。
驾驶风格与驾驶技能有所区别,驾驶技能是指驾驶人对车辆的控制能力和适应复杂交通状
况的能力,而驾驶风格涉及个人选择驾驶的方式或多年来形成的驾驶习惯,体现在驾驶人
对行驶速度的选择、超车阈值、车头时距,以及违反交通规则的倾向等
[2]
。驾驶风格对行
车习惯有较大影响,因此在驾驶行为研究领域备受关注。
研究表明:不同风格驾驶人的跟车行为明显不同
[3]
,为了便于研究驾驶风格及其行为
特征,通常将驾驶人的驾驶风格分为激进型、普通型和保守型 3 类
[4-6]
,也有的学者将其分
为冒进型、比较冒进型、比较谨慎型和谨慎型 4 类
[7]
,甚至还有的学者将其划分为 5 类
[3]
。
目前,驾驶风格分类的研究一般可总结为主观的问卷调查和基于客观的驾驶数据分析建模
等 2 类方法
[8-9]
。
主观问卷调查分类方法一般通过问卷的形式,对反映驾驶人主观感受和心理预期等方
面的评价指标进行统计和量化分析,从而实现对驾驶人驾驶风格的分类
[10-11]
。如 Taubman-
Ben-Ari 等
[12]
设计的多维度驾驶风格量表法(multimensional driving style inventory,
MDSI),从多维度问卷数据量化分析中评估驾驶风格,对驾驶风格的结构进行界定并将其
明确区分为 4 种风格;孙龙等
[13]
对 MDSI 中驾驶风格的影响因素进行了修订,增加了驾驶
风格量表的信度和效度的评价指标。基于主观问卷的调查分类法方法简单,无需信息采集
设备,但该方法的分类结果只能反映驾驶人对自我驾驶行为的评估,分类结果往往带有一
定主观偏差,不能完全体现驾驶人实际驾驶行为特征
[4]
;此外,该方法只能基于问卷进行
事后分析,不能实时测量驾驶人风格。
为了弥补问卷调查方法的不足,Li 等
[14]
采用 1 种基于客观数据的主观分类方法,这种
方法主要是利用驾驶人自然驾驶的视频数据对驾驶风格进行分类。相比于问卷调查分类方
法,该方法分类结果更符合驾驶人的实际驾驶行为特征。基于网联行车数据构建的驾驶风
格分类模型能够更为客观、严谨地评价驾驶人的驾驶风格。该方法通常选择能够表征驾驶
人的驾驶行为参数作为分类指标,如超速时间比例
[5]
、速度
[6]
、加速度
[15]
、车头时距、换道
时距
[16]
、油门踏板开度
[17]
等,在分类方法方面,通过构建分层聚类和 K-means 聚类
[7, 18-19]
等
无监督机器学习方法、有监督机器学习的支持向量机模型方法
[20]
等实现驾驶风格的分类;
此外,Li
[21]
对典型的机动状态之间的转换模式进行分析,采用随机森林算法对驾驶风格进
行分类。结果表明:采用该方法可以显著提升驾驶风格的分类识别精度,有望在将来信息
化程度高的车载环境中得到应用。
目前基于客观数据的驾驶风格分类方法,一般选用较多的参数,而且建模过程比较复
杂;而目前的网联车辆仅能提供有限的感知参数,上述方法不能在现有网联数据采集条件
下推广应用。为了降低数据采集的复杂程度和建模难度,本研究提出了 1 种基于精简客观
行车数据的驾驶风格分类方法。由于驾驶人的一些特征与驾驶习惯相关,不同风格的驾驶
人在操作车辆时,车辆的一些运行参数具有差异性,而车头时距指标能够直观地反应出不
同驾驶人的驾驶习惯,即车头时距能够体现驾驶人的激进型程度
[21]
;此外车头时距数据易
于获取,通过常见的车载传感器即可获得。因此,本研究基于网联行车数据提取车头时距
为研究指标,根据不同风格驾驶人的跟车特性提取每种驾驶风格典型的驾驶模式,利用模
糊数学的思想对典型模式进行赋值,并提出驾驶风格分类的阈值。本研究提出的驾驶风格
快速分类的方法,使用易获取、极精简的数据达到驾驶风格分类目的;与以往研究相比,
在数据集质量要求、计算简便性等方面存在优势、便于实施;同时,对于制定个性化辅助
驾驶策略、提高预警有效性方面具有重要意义
[22]
。
1. 研究方法
1.1 驾驶风格分类建模思路
驾驶模式是驾驶人在某一时段内的连续操作状态的集合,反映了驾驶人操作状态变化
的时变特征,不同风格的驾驶人的驾驶模式特征异质性显著;因此,可以通过提取驾驶人
的典型驾驶模式来识别其驾驶风格。由于驾驶行为具有典型的时序特性,前后时序的驾驶
行为之间的关联性和差异性具有重要的价值,因此采用时间窗分析驾驶人行为特性。根据
文献[23],在驾驶过程中,一般时间窗为 3 s 的连续操作状态,就能很好地反应驾驶人的行
为特性,代表驾驶人的驾驶习惯。太长的连续时间涉及的因素较复杂,因此,应在反映驾
驶人意图的基础上尽可能选取较短的时间窗来分析其驾驶行为。研究在此基础上,引入车
头时距(time headway,THW)指标,将连续时间窗的 THW 特征值表征为 1 个驾驶模式。
为了更好地对驾驶风格进行识别,本研究分别选取 3 s 和 5 s 的时间窗对的 THW 特征值进
行分析,通过对比发现,以 5 s 为时间窗提取出的不同驾驶风格的典型驾驶模式具有相似
性,不能很好的区分其驾驶风格,因此,确定选取 3 s 的 THW 特征值为 1 个驾驶模式。
文献表明,将驾驶风格分为 3 种类型是最常用,也是最可用的分类方式
[5-7]
。本研究利
用三分制量表法将 44 位驾驶人的驾驶风格标定为激进型、普通型和保守型 3 种类型。根据
标定结果,通过计算提取每种驾驶风格中累计频率排名较高的前 85%的驾驶模式作为该驾
驶风格对应的典型模式;通过事先获取的大量带有风格标签的驾驶行为片段,提取能够代
表驾驶风格的典型驾驶模型;利用模糊数学的方法,赋予不同驾驶风格的典型模式相应的
分值。并基于自然驾驶采集的大量驾驶片段进行模型的建模和验证。
在样本数据选取时按照 7∶3 比例构造训练集和测试集,根据典型模式的分值对训练
集驾驶人的驾驶风格进行量化,采用三分制量表法标定的驾驶风格结果,构建驾驶风格量
化分类阈值准则,并对测试集的驾驶人的驾驶风格进行辨识。结合三分制量表法标定的结
果评价所辨识的驾驶风格准确率。具体流程见图 1。
图 1 基于网联数据的驾驶风格分类建模思路流程
Figure 1. Procedure of driving style classification modeling based on connected data
下载: 全尺寸图片 幻灯片
1.2 样本数据驾驶风格标定方法
为了开展本研究所提出的驾驶风格分类方法建模和验证,要对每位参与实验的驾驶人
进行评定和标记,以确定每位驾驶人的实际驾驶风格。根据以往驾驶行为相关研究经验
[5, 14]
,主观评价是稳定而又可行的评价方法;虽然该方法不能用于实时评价,但是在建模所
需的样本标记阶段,是非常适用的方法。因此,本研究采用多名专家主观评价方法。考虑
到驾驶风格分类方法的可行性和准确性,本研究选取三分制量表法对驾驶人的驾驶风格进
行标定。
三分制量表法是 1 种基于客观驾驶数据的主观分类方法。相比于其他主观分类方法,
该方法由 3 位专家分别对驾驶人的驾驶风格进行分类,降低了评价的主观性,是 1 种常用
且有效的方法。这种方法是通过 3 位专家观看驾驶人在驾驶过程中的驾驶行为表现,即超
车、换道、跟车等能够反映驾驶人驾驶风格的驾驶行为等,对每位驾驶人分别进行评分
(1 分为保守型;2 分为普通型;3 分为激进型),即每位驾驶人可以得到 3 个分值。每位
驾驶人的最终得分取决于 3 位专家评分结果是否一致。基于三分制主观评价的驾驶风格辨
识遵循如下处理准则:①如果 3 位专家评分结果一致,那么该分值对应的驾驶风格类型即
为该驾驶人的驾驶风格;②如果其中 2 位专家的评分结果相同,且与第 3 位专家的评分值
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