【摘 要】
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通过驾驶模拟实验对低等级公路车辆驾驶数据进行采集,从车辆过弯时的横向风险与纵向风险出发,对弯道的行驶数据进行统计分析,得到8个主要参数,并通过主成分分析筛选出速度标准差、切向加速度标准差及方向盘转速3个核心统计量,再以此为基础进行k均值聚类,分离出弱风险、急刹车、急转弯、强风险4类驾驶风险。最后取车辆过弯的前1/4时间窗口内的3个核心统计参数作为测试集,整条弯道的行驶数据作为训练集,通过Fisher进行建模,该模型的识别精度可达76.5%。
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(2017YFC0803902)。
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通过驾驶模拟实验对低等级公路车辆驾驶数据进行采集,从车辆过弯时的横向风险与纵向风险出发,对弯道的行驶数据进行统计分析,得到8个主要参数,并通过主成分分析筛选出速度标准差、切向加速度标准差及方向盘转速3个核心统计量,再以此为基础进行k均值聚类,分离出弱风险、急刹车、急转弯、强风险4类驾驶风险。最后取车辆过弯的前1/4时间窗口内的3个核心统计参数作为测试集,整条弯道的行驶数据作为训练集,通过Fisher进行建模,该模型的识别精度可达76.5%。
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