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为提高智能汽车的类人驾驶能力,使用自然驾驶数据(NDD)研究了驾驶员的加速行为特性。利用约5 800万观测数据组成的数据库,探讨了驾驶员加速度分布的收敛性;使用多维核密度估计得到了驾驶员加速度分布,并使用相对熵描述不同数据量的数据集之间的差异;使用稳定收敛的数据集分析了驾驶员的加速度分布特性,提取了驾驶员加速度分布的特征参数;讨论了驾驶员加速度分布在智能汽车中的应用。结果表明:驾驶员的纵向加速度和侧向加速度二维分布服从双三角形分布特征;纵向加速度和侧向加速度随速度增大而先增大后减小;驾驶员加速度分布特性可