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面向人机协同共驾的驾驶行为短时预测方法研究

论文摘要

通过实时感知交通场景下的汽车相对运动状态和行车安全信息,对驾驶人的操纵行为进行短时预测,进而为人机协同驾驶中主权切换的模式与方法提供依据。基于线性最优二次型方法建立了典型驾驶意图下的驾驶操纵序贯链优化目标函数,通过求解目标函数得到驾驶人操纵行为对车辆运动状态的改变量,并结合运动学CA模型提出了驾驶操纵行为短时预测模型。运用统计检验分析实车试验和所提出的模型得到的仿真试验驾驶输入之间的差异程度。实车实验的统计检验结果表明,不同驾驶工况下的驾驶输入差值的配对样本T检验的T统计量分别为1.96, 0.1, 1.36,均小于其T临界检验值。所提出的模型能较好的模拟实际驾驶操纵行为特征,并能对驾驶人操纵行为进行准确的短时预测。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 问题的提出
  • 2 驾驶行为短时预测模型
  • 3 结果与分析
  •   3.1 驾驶行为模型标定
  •   3.2 驾驶行为序列验证及预测分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 喻恺,彭理群,丁雪,贺宜

    关键词: 智能交通,驾驶行为,短时预测,线性最优二次型,人机共驾

    来源: 交通信息与安全 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 公路与水路运输

    单位: 华东交通大学交通运输与物流学院,武汉理工大学智能交通系统研究中心

    基金: 国家重点研发计划(2017YFC0803900),国家自然科学基金项目(61703160,U1764262,51605350),江西省教育厅科技项目(GJJ170420),江西省交通厅科技项目(2018X0015)资助

    分类号: U491.25

    页码: 42-48+57

    总页数: 8

    文件大小: 1001K

    下载量: 458

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/42297ea6ce1d1a7a6b1b0cce.html