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纯电动汽车驾驶行动预测和驾驶形式识别

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纯电动汽车驾驶行动预测和驾驶形式识别

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  纯电动汽车驾驶行为预测和驾驶模式 识别 世界人口不断增长,能源消耗量增大,环境污染日益严重,新能源 和相关产业受到越来越多的重视。人们生活水平提高,汽车人均 占有量持续上升,无人驾驶、辅助驾驶、智能交通近几年飞速进 步。 本文通过分析新能源纯电动公交车运行数据,进行纯电动汽车驾 驶意图、驾驶风格、驾驶行为、驾驶模式识别,驾驶意图指驾驶 员驾驶过程中希望汽车达到的某种状态,驾驶风格指驾驶习惯, 而驾驶行为指驾驶员进行的某个操作,驾驶模式指在某种运行工 况下,对应于不同驾驶意图的驾驶风格。本文针对研究过程中的 相关问题也进行了详细说明。 本次研究内容主要包括以下三个方面:(1)提出了两步填充法,解 决了具有时序性特点的汽车运行数据出现的整条记录缺失的填 充问题,尽可能的提高了填充准确率,并使填充数据符合汽车驱 动原理及客观事实。(2)基于驾驶意图和驾驶风格运用多层感知 器神经网络算法进行驾驶行为的预测,并基于运行工况,运用K均 值聚类算法进行驾驶模式的识别,解决智能驾驶中出现的自动驾 驶模式与驾驶员驾驶模式不匹配的问题,驾驶行为预测准确率高 于90%,驾驶模式聚类效果较好。 并提出驾驶模式评估参数,判断不同驾驶模式影响及参数应用。 (3)运行工况在识别过程中引入了汽车控制行为指标和汽车运行 状态表征,不再是单纯的时间速度曲线,改善了运行过程中工况 场景只以速度来辨别的局限性。 本次研究的意义是通过预测驾驶行为和识别驾驶模式,来推动自 动驾驶/辅助驾驶发展,从而提高智能驾驶舒适度及驾驶效率,基 于本次研究内容可以进行驱动控制、驾驶模式设计、优化驾驶 能耗等研究。

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