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题名基于车辆行驶数据的驾驶人行为谱分析方法
被引量：11
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作者
陈镜任
吴业福
吴冰
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机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
交通物联网湖北省重点实验室(武汉理工大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第7期1916-1922,1928,共8页
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基金
国家科技支撑计划项目(2014BAG01B03-2)~~
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文摘
针对我国驾驶人行为谱的研究尚不完善,专业领域内没有相应的行为谱分析工具的问题,提出了一套针对营运客车的完整的驾驶人驾驶行为谱体系并设计了一套分析工具。首先,设计并定义了驾驶人行为谱的特征指标和评价指标;其次,给出了驾驶人行为谱的特征指标分析、计算方法,采用基于马尔可夫链蒙特卡洛采样和离群点剔除的K-means算法对驾驶人的驾驶风格进行分析,采用回归学习对驾驶人的驾驶技能进行分析;然后,设计了基于车联网、大数据的驾驶人行为谱的基础数据采集和预处理方法;最后,采用Java语言、Spring MVC架构开发出驾驶人行为谱分析工具。将机器学习中的数据挖掘、数据分析算法与交通安全领域相结合,对完善我国驾驶人行为谱框架体系具有理论意义,为我国驾驶人行为谱的研究提供了一个科学、定量化分析的工具,对交管部门规范驾驶人驾驶行为、提高道路安全指数、制定合理的交通安全管理策略具有指导意义。
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关键词
驾驶人行为谱
驾驶人行为谱分析工具
车辆行驶数据
车联网
交通安全
大数据
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Keywords
driver behavior spectrum driver
behavior spectrum analysis tool
vehicle driving
data car networking
traffic safety big data
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于三次样条插值的车辆行驶数据分析
被引量：4
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作者
陈弘
刘海
乔胜华
王亚飞
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机构
中国汽车技术研究中心
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出处
《汽车技术》
北大核心
2013年第8期54-57,共4页
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文摘
采样数据的准确程度直接决定了车辆行驶工况的准确性。采用基于GPS的实时动态车辆行驶数据采集系统,记录了某车辆运行速度、时间、方向等信息,并结合测量误差产生机理,通过分析车辆行驶数据中奇异信号类别及特征,得到无效定位数据、时间错误数据和速度突变数据等3种奇异数据类型。利用三次样条插值算法对奇异数据进行了拟合,修正了车辆行驶数据中奇异信号,修正后的速度时间曲线更符合车辆行驶特征,可真实模拟车辆行驶工况。
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关键词
车辆行驶数据
三次样条插值
曲线拟合
工况分析
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Keywords
Vehicle driving data, Cubic spline interpolation, Curve fitting, Conditionanalysis
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分类号
U461.51
[机械工程—车辆工程]
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题名新能源汽车数据采集云端链路设计
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作者
覃文泉
张亮
桂康哲
黄丽花
郭来喜
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机构
上汽通用五菱汽车股份有限公司
广西新能源汽车实验室
广西汽车新四化重点实验室
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出处
《汽车电器》
2023年第7期6-7,10,共3页
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文摘
近年来,新能源汽车已然成为市场销售热门。为实现新能源汽车的安全管理及行驶安全保障,国家对新能源汽车安全监管体系建设提出严格的要求,就企业而言,必须依照GB/T32960的要求搭建自己的汽车监控平台,实现新能源汽车数据的实时采集,并与国家、地方政府平台对接传输。本文设计一种新能源汽车车辆行驶数据采集的云端链路,并对云端链路的架构进行介绍。
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关键词
新能源汽车
车辆行驶数据采集
云端链路
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Keywords
New-energy vehicles
vehicle driving data collection
cloud link
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分类号
U469.72
[机械工程—车辆工程]
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题名基于Helly跟驰模型标定参数的跟驰行为分析
被引量：8
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作者
姜军
陆建
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机构
东南大学建筑学院
江苏省城市交通规划研究中心
江苏省城市规划设计研究院
东南大学交通学院
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出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2015年第2期242-245,共4页
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基金
国家自然科学基金项目资助(批准号:51178108)
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文摘
参数标定在跟驰模型研究中占有重要地位.利用实验车在实际道路交通环境下采集实验数据,通过数据处理得到跟驰车辆对的行驶轨迹.然后对Helly线性跟驰模型进行标定,并使用Bootstrap方法对标定结果进行可靠性估计.根据模型参数分析了不同行驶状态和驾驶经验的影响,研究表明,减速停车过程中驾驶人的反应时间显著小于加速启动过程;减速停车过程中驾驶人对速度和距离变化的反应更加明显,并且非专业驾驶人的敏感性要高于专业驾驶人.
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关键词
Helly跟驰模型
车辆行驶轨迹数据
模型标定
影响机理
行驶状态
驾驶经验
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Keywords
Helly car following model
traveling track data
model calibration
influence mechanism
driving states
driving experience
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分类号
U491.255
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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